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〈研究論文〉サポートベクターマシンを利用したナンバープレートの自動検出
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/14841
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/14841b7f4ab5c-c0d9-461d-b225-7ea6df0e4f22
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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AN00063799-20151221-0047.pdf (686.5 kB)
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| Item type | ☆紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2016-06-13 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 〈研究論文〉サポートベクターマシンを利用したナンバープレートの自動検出 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 〈Original Papers〉Automated License Plate Detection Using a Support Vector Machine | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 著者 |
岡, 兼治
× 岡, 兼治
× 宮田, 繁春
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| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題 | License plate detection, Support vector machine, Machine learning, Image processing | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||||||
| 著者(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| OKA, Kenji | ||||||||||||||
| 著者(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| MIYATA, Sigeharu | ||||||||||||||
| 著者 所属 | ||||||||||||||
| 近畿大学大学院システム工学研究科 | ||||||||||||||
| 著者 所属 | ||||||||||||||
| 近畿大学工学部ロボティクス学科 | ||||||||||||||
| 著者所属(翻訳) | ||||||||||||||
| Kinki University | ||||||||||||||
| 著者所属(翻訳) | ||||||||||||||
| Kinki University | ||||||||||||||
| 版 | ||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||
| 出版者 名前 | ||||||||||||||
| 出版者 | 近畿大学工学部研究報告 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
近畿大学工学部研究報告 en : Research reports of the Faculty of Engineering, Kinki University 巻 49, p. 47-52, 発行日 2015-12-21 |
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| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 0386491X | |||||||||||||
| 抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | This paper proposes a new method of detecting license plates in images of vehicles where the license plate is shown, and reports the detection results when this method was applied to detection of license plates on vehicles in Japan. This license plate detection process detects only the edge vertical components, and the candidate license plates are narrowed down using the contours obtained by dilation and erosion processing and region fill processing. A SVM (Support Vector Machine) based on negative and positive examples is used to determine whether or not a candidate area is a license plate, and finally the position of the license plate is identified. This study examined how the license plate detection results in license plate and non-license plate images were affected by differences in aspect ratios, differences in brightness between the vehicle body and license plate, and the number of positive and negative examples used for learning. The effectiveness of this method was confirmed to yield a license plate detection rate of approximately 90%. | |||||||||||||
| フォーマット | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||||||||||
