人間が判読困難なナンバープレートの自動判別における高解像度化画像の応用

摘要

我々は，人間に判読困難なナンバープレートを自動的に判別するために，CG を使って大量のトレーニングデータを作成し，実際に撮影したナンバープレート画像を読み取る研究を行ってきた．研究成果として，人間に判読できない程度まで劣化したナンバープレートの画像から，場合によっては非常に高い精度で数字を読み取ることに成功した．一方で，すべての数字が高精度で判別できるわけではなく，予測値が低いものも存在していたため，トレーニング用のデータセットを作成するにあたり，基本的な画像から拡張を行う際，拡張方法が予測値に与える影響について調査を行った．その結果，特定の数字が別の特定の数字に誤分類される確率が一定程度あり，トレーニングデータの拡張には限界を感じた．そこで本論文では，テストデータとなるナンバープレートの画像に対して，RAISR を用いて人間の視認性を向上させるための高解像度化処理を施し，機械学習の予測値に与える影響について調査した．その結果，本論文で述べられている手法を用いた限りでは，コンピュータの算出する予測値の平均が向上することはなかった．ただし，個別の画像を見ると，RAISR による効果が大きいものがあり，高解像度化が有効に働く可能性は示された．