این سایت در حال حاضر پشتیبانی نمی شود و امکان دارد داده های نشریات بروز نباشند
ماشین بینایی و پردازش تصویر، جلد ۷، شماره ۲، صفحات ۲۵-۳۴
عنوان فارسی شناسایی شماره پلاک خودرو بر اساس یادگیری عمیق با نظارت ضعیف
چکیده فارسی مقاله یادگیری عمیق در صورت استفاده از مجموعه داده آموزشی متناسب می‌تواند دقت قابل توجهی را نتیجه دهد. با این وجود، آماده‌سازی مجموعه داده بزرگ با حاشیه‌نویسی دقیق فرآیندی پرهزینه است. به همین دلیل، الگوریتم‌های یادگیری با نظارت ضعیف در سال‌های اخیر مورد توجه بسیاری از پژوهشگران قرار گرفته‌اند. در رویکرد یادگیری با نظارت ضعیف، مجموعه داده بزرگ اما با حاشیه‌نویسی ساده جمع‌آوری می‌شود تا هم نیازمندی شبکه‌های عمیق به داده‌های زیاد برآورده شود و هم هزینه حاشیه‌نویسی زیاد نباشد. در این مقاله، یک الگوریتم یادگیری با نظارت ضعیف برای شناسایی شماره پلاک خودرو با استفاده از شبکه‌های همگشتی عمیق پیشنهاد می‌شود. در فاز آموزش، تنها کاراکترهایی که در تصاویر پلاک وجود دارند مشخص می‌شود و الگوریتم پیشنهادی قادر است علاوه بر شناسایی وجود هر کاراکتر، مختصات آنها را نیز آشکارسازی نماید. بنابراین، در فاز آزمون شماره پلاک به صورت کامل قابل شناسایی است. به منظور ارزیابی عملکرد الگوریتم پیشنهادی، یک پایگاه داده شامل 1397 تصویر پلاک ایرانی جمع‌آوری شده است. نتایج آزمایش‌ها نشان می‌دهد 95.6% از پلاک‌ها و 99.1% از کاراکترها به درستی شناسایی شده‌اند.
کلیدواژه‌های فارسی مقاله شماره پلاک خودرو، یادگیری عمیق، شبکه‌های همگشتی عمیق، یادگیری با نظارت ضعیف،
عنوان انگلیسی Weakly Supervised Deep Learning for Vehicle License Plate Recognition
چکیده انگلیسی مقاله Deep learning, if used by an appropriately large dataset, can result in considerable accuracy. However, preparing a large dataset with accurate annotation is a costly process. For this reason, weakly supervised learning algorithms have attracted many researchers in recent years. In a weakly supervised learning approach, a large dataset is gathered with weak annotation to meet both the need of large dataset for deep learning, and reduce the cost of annotations. In this paper, a weakly supervised learning algorithm is proposed to recognize vehicle license plates using deep convolutional neural networks. In the training phase, only the characters existed in the plate images are labeled, and the proposed algorithm can recognize the presence of each character in addition to their coordinates. Therefore, in the test phase, the license plate is fully recognizable. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, a dataset containing 1397 plate images has been collected. The results of the experiments show that 95.6% of the plates and 99.1% of the characters are correctly recognized.
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله شماره پلاک خودرو, یادگیری عمیق, شبکه‏های همگشتی عمیق, یادگیری با نظارت ضعیف
نویسندگان مقاله محمدرضا محمدی |
گروه هوش مصنوعی و رباتیک، دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

نشانی اینترنتی https://jmvip.sinaweb.net/article_107857_b5d0f166cd1ca6ea9695ee20e4c7495a.pdf
فایل مقاله فایلی برای مقاله ذخیره نشده است
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده fa
موضوعات مقاله منتشر شده
نوع مقاله منتشر شده
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات