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YOLOv3を用いた実環境における文字認識―ひらがなの場合―

YOLOv3を用いた実環境における文字認識―ひらがなの場合―

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カテゴリ: 部門大会

論文No: TC11-7

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): A Study on Character Recognition in Real Environment with YOLOv3 -A Case of Hiragana-

著者名: 呉本 尭(日本工業大学),田中 大樹(山口大学),間普 真吾(山口大学)

著者名(英語): Takashi Kuremoto (Nippon Institute of Technology),Hiroki Tanaka (Yamaguchi University),Shingo Mabu (Yamaguchi University)

キーワード: 文字認識|実環境|YOLOv3|学習性能|多重検出アルゴリズム|character recognition|real environment|YOLOv3|learning performance|multiplex detection algorithm

要約(日本語): 文字認識に関する研究が古くから行われてきたが、実環境におけるオンライン文字認識には未だ途中にある。本研究では、日本語のひらがなを中心に看板などの実環境における画像の文字認識を深層学習モデルであるYOLOv3より行い、初歩的な成果を得ることができた。また、YOLOv3の学習性能を向上するため、Adam、Adamax、Nadam学習アルゴリズムをそれぞれ用いて識別精度の比較を行った。さらに、学習精度を向上するため、多重検出アルゴリズム(MDA)を提案し、実験結果より、提案法の有効性が確認できた。

PDFファイルサイズ: 1,625 Kバイト

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