論文の概要: Enhancing License Plate Super-Resolution: A Layout-Aware and Character-Driven Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15103v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 14:40:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 13:23:24.344875
• Title: Enhancing License Plate Super-Resolution: A Layout-Aware and Character-Driven Approach
• Title（参考訳）: ライセンスプレートの超解法を強化する - レイアウト認識とキャラクタ駆動アプローチ
• Authors: Valfride Nascimento, Rayson Laroca, Rafael O. Ribeiro, William Robson Schwartz, David Menotti,
• Abstract要約: 本稿では, LPRタスク自体の性能だけでなく, 解像度, テクスチャ, 構造的詳細などの要因を考慮した新しい損失関数Layout and Character Oriented Focal Loss(LCOFL)を提案する。 我々は、変形可能な畳み込みと共有重み付けを用いた文字特徴学習を強化し、識別器として光学文字認識(OCR)モデルを用いたGANベースのトレーニングアプローチを採用する。 実験の結果, 文字再構成の精度は向上し, 定量化と定性化の両面で, 最先端の2つの手法に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9628782269544685
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite significant advancements in License Plate Recognition (LPR) through deep learning, most improvements rely on high-resolution images with clear characters. This scenario does not reflect real-world conditions where traffic surveillance often captures low-resolution and blurry images. Under these conditions, characters tend to blend with the background or neighboring characters, making accurate LPR challenging. To address this issue, we introduce a novel loss function, Layout and Character Oriented Focal Loss (LCOFL), which considers factors such as resolution, texture, and structural details, as well as the performance of the LPR task itself. We enhance character feature learning using deformable convolutions and shared weights in an attention module and employ a GAN-based training approach with an Optical Character Recognition (OCR) model as the discriminator to guide the super-resolution process. Our experimental results show significant improvements in character reconstruction quality, outperforming two state-of-the-art methods in both quantitative and qualitative measures. Our code is publicly available at https://github.com/valfride/lpsr-lacd
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングによるライセンスプレート認識(LPR)の大幅な進歩にもかかわらず、ほとんどの改善は明確な文字を持つ高解像度画像に依存している。 このシナリオは、交通監視がしばしば低解像度でぼやけた画像をキャプチャする現実世界の状況を反映していない。 これらの条件下では、文字は背景や隣接する文字と混同されがちであり、正確なLPRは困難である。 この問題に対処するために,LCOFL(Layout and Character Oriented Focal Loss)という新たな損失関数を導入する。 我々は、変形可能な畳み込みと共有重み付けを用いた文字特徴学習を強化し、光学文字認識(OCR)モデルを用いたGANベースのトレーニングアプローチを用いて超解像過程を導出する。 実験結果から, 文字再構成の精度は向上し, 定量化と定性化の両面で, 最先端の2つの手法に優れていた。 私たちのコードはhttps://github.com/valfride/lpsr-lacdで公開されています。

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