| 大会名称 |
| 2017年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2017G |
| 開催年 |
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2017
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| 発行日 |
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| セッション番号 |
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D-12
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| セッション名 |
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パターン認識・メディア理解
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| 講演日 |
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2017/3/23
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| 講演場所(会議室等) |
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共通講義棟北 N205
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| 講演番号 |
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D-12-1
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| タイトル |
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多重解像度画像を用いた劣化ナンバープレート平仮名画像認識
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| 著者名 |
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○辻 広生, 福水洋平, 道関隆国, 山内寛紀, 横山智之, 吉川 歩,
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| キーワード |
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画像認識, サポートベクターマシン, 多重解像度, 劣化画像, パターン認識, 機械学習
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| 抄録 |
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防犯カメラ画像に映る車両ナンバープレート平仮名の情報は，犯罪捜査において有用な情報となる．しかし，多くの場合，防犯カメラ画像は劣化が顕著であり，平仮名画像を認識することは困難である．そこで，多重解像度画像を用いた画像認識手法を提案する．提案法では，認識結果に複数の候補を許容できる場合を想定する．提案法はサポートベクターマシンによる画像認識において，多重解像度画像を用いて候補数を適応的に制御することにより，比較的少ない候補数で高い正答率を達成する．提案法の効果を測定するため，提案法と認識対象ごとに乱数で許容候補数を決定する手法との比較実験を行った．比較実験の結果，両者の平均候補数が約1.5の場合，提案法の正答率は乱数を用いる手法の正答率よりも約10パーセント高い値となった．
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