Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 106,079,140

 Multi-view Vehicle Re-Identification Method Based on Siamese Convolutional Neural Network Structure
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Lam Mai, Xiu-Zhi Chen, Chao-Wei Yu, and Yen-Lin Chen*
Nơi đăng: 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics - Taiwan; Số: 1;Từ->đến trang: 100-104;Năm: 2020
Lĩnh vực: Khoa học công nghệ; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
Vehicle re-identification is a popular issue in intelligent traffic research. A lot of proposed method achieve vehicle re-identification by recognizing their license plate, because of the uniqueness. However, license plate can be stolen and pinned to different vehicles by criminals to hide their identities. In addition, the license plate number might be covered by dirt or stain, even hided from different viewpoints, makes the character recognition result might be wrong or unrecognized. To get more robust re-identification result, not only the license plate should be considered, but also the appearance. In this paper, we adopt Siamese Convolutional Neural Network structure, take license plate and vehicle appearance as input, come up with a neural network for vehicle re-identification task. We validate our proposed method on VeRi-776 dataset, and proof that it can deal with vehicle re-identification task well, even under variant viewpoints scenarios.
ABSTRACT
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn