使用深度學習架構進行混合字體的車牌辨識

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題名:	使用深度學習架構進行混合字體的車牌辨識
其他題名:	Vehicular License Plate Recognition with Hybrid Fonts Using Deep Learning Architecture
作者:	洪文斌;吳悠;范俊海
關鍵詞:	深度學習;卷積神經網路;車牌辨識
日期:	2019-07-21
上傳時間:	2019-10-15 12:11:37 (UTC+8)
摘要:	在臺灣目前新舊車牌系統同時並存，而其字體也不同，造成一般車牌辨識系統的困擾。本研究嘗試利用深度學習的卷積神經網路來進行混合字體的車牌辨識，以克服其問題。首先取樣，取出新舊車牌阿拉伯數字 0 9 和英文字母 A Z 的影像，並左右各旋轉 2 度，間距 0.5 度以增加學習數量與辨識強度。將每個文字影像正規化成相同大小，然後分成訓練與測試兩組。然後將訓練影像輸入至卷積神經網路學習。其最大特點是自動選取與學習影像特徵。待學習完成後，再使用測試影像以驗證所學模型的辨識效率。實驗結果顯示，訓練與測試影像的辨識正確率分別為 99. 9 8% 與 99.37 %%，足以證明卷積神經網路是一個很好的學習與辨識車牌中不同字體的模型。
顯示於類別:	[資訊工程學系暨研究所] 會議論文

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