講演名 2015-09-04
画像認識のための回帰分析を用いた光量補正
辻 広生(滋賀県警), 福水 洋平(立命館大), 道関 隆国(立命館大), 山内 寛紀(立命館大), 吉川 歩(甲南大),
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抄録(和) 防犯カメラ画像に映ったナンバープレートの数字,文字情報を画像認識技術で読み取る手法が提案されている.この画像認識精度を向上させるためには,ナンバープレート内における光量の偏りを補正する技術が重要である.そこで,本稿で回帰分析を用いた光量補正手法を提案する.提案手法は,ナンバープレート画像の輝度値から回帰関数のパラメータを学習して補正量を調節し,照明条件の変化に適応する.提案手法により得られる画像は,ナンバープレートの数字,文字情報を保持した差分画像であるため,提案手法は,画像のコントラスト改善に有効である.本稿では,計算機実験を行い,提案手法の性能とRetinex理論に基づく光量補正手法の性能を,画質の視覚的評価と数字認識精度評価により比較した.画質の視覚的評価の結果,提案手法の画像は,Retinex理論に基づく手法の画像よりも,コントラストが高かった.また,数字認識精度評価の結果,提案手法を適用した場合の方が,Retinex理論に基づく手法を適用した場合よりも認識精度が向上し,提案手法における適合度の平均増加率は,Retinex理論に基づく手法における適合度の平均増加率よりも,約11%高い値となった.
抄録(英) Various image recognition methods are proposed for reading the contents of the license plate in security cameras. In order to improve the image recognition accuracy, a technique for modification of light intensity in the license plate is important. In this paper, we propose a method for modification of light intensity using regression analysis. The proposed method controls the amount of modification by learning the parameters of the regression function from the luminance of the license plate image to adapt to changes in lighting conditions. The image obtained from the proposed method is the subtraction image which preserve image information so that the proposed method is effective in image contrast improvement. In this paper, we compared the proposed method with the Retinex-based image enhancement in respect of visual evaluation of the image quality and image recognition accuracy. As a result, the image contrast of the proposed method was higher than the image contrast of the Retinex-based method. Moreover, the image recognition accuracy of the proposed method was better than the image recognition accuracy of the Retinex-based method, and the difference of the fitness increase ratio between the proposed method and the Retinex-based method is about 11% on average.
キーワード(和) 画像補正 / 階調補正 / 輝度補正 / 回帰分析 / 画像認識 / Retinex理論
キーワード(英) image enhancement / tone correction / luminosity compensation / regression analysis / image recognition / Retinex theory
資料番号 SIS2015-25
発行日 2015-08-27 (SIS)

研究会情報
研究会 SIS / IPSJ-AVM
開催期間 2015/9/3(から2日開催)
開催地(和) 関西大学千里山キャンパス
開催地(英) Kansai Univ.
テーマ(和) 知的マルチメディアシステム,一般
テーマ(英) Smart Multimedia Systems, etc.
委員長氏名(和) 棟安 実治(関西大) / 亀山 渉(早大)
委員長氏名(英) Mitsuji Muneyasu(Kansai Univ.) / Wataru Kameyama(Waseda Univ.)
副委員長氏名(和) 田中 宏和(広島市大) / 仲地 孝之(NTT)
副委員長氏名(英) Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) / Takayuki Nakachi(NTT)
幹事氏名(和) 田中 豪(名古屋市大) / 原田 康祐(東芝) / 石井 大祐(早大) / 井上 雅之(NTT) / 加藤 晴久(KDDI)
幹事氏名(英) Go Tanaka(Nagoya City Univ.) / Kosuke Harada(Toshiba) / Daisuke Ishii(Waseda Univ.) / Masayuki Inoue(NTT) / Haruhisa Kato(KDDI)
幹事補佐氏名(和) 辻 裕之(神奈川工科大) / 田向 権(九工大)
幹事補佐氏名(英) Hiroyuki Tsuji(Kanagawa Inst. of Tech.) / Hakaru Tamukoh(Kyushu Inst. of Tech.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Smart Info-Media System / Special Interest Group on Audio Visual and Multimedia Information Processing
本文の言語 JPN
タイトル(和) 画像認識のための回帰分析を用いた光量補正
サブタイトル(和)
タイトル(英) Modification of light intensity for image recognition using regression analysis
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 画像補正 / image enhancement
キーワード(2)(和/英) 階調補正 / tone correction
キーワード(3)(和/英) 輝度補正 / luminosity compensation
キーワード(4)(和/英) 回帰分析 / regression analysis
キーワード(5)(和/英) 画像認識 / image recognition
キーワード(6)(和/英) Retinex理論 / Retinex theory
第 1 著者 氏名(和/英) 辻 広生 / Hiroo Tsuji
第 1 著者 所属(和/英) 滋賀県警察本部 科学捜査研究所(略称:滋賀県警)
Forensic Science Laboratory, Shiga Prefectural Police Headquarters(略称:Shiga Prefectural Police)
第 2 著者 氏名(和/英) 福水 洋平 / Yohei Fukumizu
第 2 著者 所属(和/英) 立命館大学(略称:立命館大)
Ritsumeikan University(略称:Ritsumeikan Univ.)
第 3 著者 氏名(和/英) 道関 隆国 / Takakuni Douseki
第 3 著者 所属(和/英) 立命館大学(略称:立命館大)
Ritsumeikan University(略称:Ritsumeikan Univ.)
第 4 著者 氏名(和/英) 山内 寛紀 / Hironori Yamauchi
第 4 著者 所属(和/英) 立命館大学(略称:立命館大)
Ritsumeikan University(略称:Ritsumeikan Univ.)
第 5 著者 氏名(和/英) 吉川 歩 / Ayumi Yoshikawa
第 5 著者 所属(和/英) 甲南大学(略称:甲南大)
Konan University(略称:Konan Univ.)
発表年月日 2015-09-04
資料番号 SIS2015-25
巻番号(vol) vol.115
号番号(no) SIS-208
ページ範囲 pp.63-68(SIS),
ページ数 6
発行日 2015-08-27 (SIS)