Detail publikace
Perceptual license plate super-resolution with CTC loss
Hradiš Michal, Ing., Ph.D. (UPGM)
superresolution, rozpoznávání licenčních značek, GAN, zaostřování
Představujeme novou metodu pro super-rozlišení (SR) obrázků SPZ založenou na end-to-end konvolučních neuronových sítích (CNN) kombinující generativní adverzální sítě (GAN) a optické rozpoznávání znaků (OCR). Systémy zvyšování rozlišení registračních značek hrají důležitou roli v řadě bezpečnostních aplikací, jako je zlepšení bezpečnosti silničního provozu, monitorování provozu nebo ostraha. Specifický úkol vyžaduje nejen realisticky vypadající rekonstruované obrázky, ale také zachování textové informace. Standardní konvoluční sítě pro zvyšování rozlišení a GAN tento požadavek nesplňují. Začlenění textové chybové funkce do metody také umožňuje trénování sítě bez potřeby nímků ve vysokém rozlišení, což umožňuje snadné trénování na reálných datech se všemi reálnými degradacemi obrazu včetně komprese.
@inproceedings{BUT182964,
author="Zuzana {Bílková} and Michal {Hradiš}",
title="Perceptual license plate super-resolution with CTC loss",
booktitle="IS and T International Symposium on Electronic Imaging Science and Technology",
year="2020",
volume="2020",
number="6",
pages="52--57",
publisher="Society for Imaging Science and Technology",
address="Springfield, USA",
doi="10.2352/ISSN.2470-1173.2020.6.IRIACV-052",
issn="2470-1173"
}