- 著者
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藤吉 弘亘
梅崎 太造
今村 友彦
金出 武雄
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 (ISSN:09151923)
- 巻号頁・発行日
- vol.80, no.6, pp.1627-1634, 1997-06-25
- 被引用文献数
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19
本論文では, ナンバープレートの重心位置を出力するように学習させたニューラルネットワークを使用して, プレート領域を抽出する方法を提案し, その有効性を示す. 学習パターンの提示位置は, 乱数で与えられるため, 毎回異なるパターンがニューラルネットワークに学習され, 汎化能力の高いニューラルネットが形成される. 学習パターン中に含まれるナンバープレートの最適学習面積, バンパーとヘッドライト部分の抑制学習による効果, および学習パターンの拡大縮小と濃度値変換による効果について検討する. 地下駐車場で撮影された595台の車に対して評価実験を行った結果, それぞれ98.5%, 98.7%および100%の検出率を得た.