畳み込みニューラルネットワークを用いた劣化画像からの車両ナンバー推定

摘要

本論文ではディープラーニングの一手法である畳み込みニューラルネットワークCNNの有用性を検証するため，劣化したナンバープレート画像から車両ナンバーを推定する実験を行った。撮影位置変化を摸した数字の歪みに関する実験では，正面0度から80度までの撮影角度でも車両ナンバーの推定が可能であるという結果が得られた。またこのとき，数字の「1」の識別が難しいことが判明した。この問題に対しては学習データ作成におけるアフィン変換の最大角を抑えることで「1」の識別が可能であることを示した。距離変化を模した解像度低下に関する実験では，CNNはぼやけの強い小さなサイズの画像への正答率が順伝播型NNよりも高いという結果が得られた。