基于车牌定位特征的新颜色歧视研究(ijeme-v2-n7-09)
#基于车牌特征颜色相似度的定位方法

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在画家配色模型中也有将 $ 分量乘上 >",使 $ 的取值均在 " 5 )>" 之间变化,这恰好与一个圆周 " 5 )>"A相吻合,因此可将 $ 分量做为角度形成一个颜色 轮。图 9 所示为 #$% 颜色模型中颜色轮(色调为角 度,饱和度为半径,亮度为 !44) 。从颜色轮上可见 随着 $ (色调)分量的取值变化从 " 5 )>",在颜色 轮上依次出现紫、红、黄、绿、青、蓝、紫与人眼感 知相吻合的颜色变化,因此 $ 分量可独立地反映人 眼对颜色的判断。饱和度( % 分量在颜色轮中为半 径)表示颜色的深浅在颜色轮中也能表现出来,越靠 近圆心色彩饱和度越小,则颜色越浅也越接近白色 (圆心为纯白色) 。
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车牌识别中反色判断的新方法

车牌识别中反色判断的新方法周运祥 林志毅(武汉理工大学 武汉430070)摘 要 根据车牌的基本特征,提出一种将车牌候选区域的灰度图颜色统一转换成白底黑字(或黑底白字)的新方法。
该方法通过计算车牌灰度图像灰度平均值和大于灰度平均值的像素数,来判断车牌是否需要进行反色处理。
实验表明,该方法简单易行,且准确率较高。
关键词 特征;白底黑字;反色中图分类号:T P 391.4 文献标识码:AAbstract :A cco rding to the basic characters of veh icle licen se p late ,th is paper p resen ts a m ethod to s w itch the co lo r of gray i m age in the ready 2to 2recogn ize regi on in to tw o 2co lo r i m age (b lack character w ith w h ite background o r the oppo site ).A cco rding to the m ethod ,w hether the p late needs reverse co lo r is judged by calcu lating the average gray level of the licen se p late gray i m age as w ell as the num ber of p ixels w ho se gray level is h igher than the average .Som eexperi m en ts indicate that th is m ethod is si m p le and p recise .Key words :character ;b lack character w ith w h ite background ;reverse co lo r收稿日期:20052042070 引 言车牌识别(L PR )是智能交通系统的基础技术。
基于车牌背景和字符颜色特征的车牌定位算法

基于车牌背景和字符颜色特征的车牌定位算法
杨鼎鼎;陈世强;刘静漪
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2018(035)012
【摘要】针对车牌定位难、定位速度慢,提出一种基于车牌背景和字符颜色特征的车牌定位算法.算法将车牌定位分为粗定位和细定位两部分.根据车牌背景和字符固定颜色搭配,利用新的颜色模型对车牌进行粗定位,在车牌图像中找出车牌区域的大概位置.对车牌进行细定位,设计竖向边缘检测算法——改进的Canny边缘检测算法,对粗定位的车牌区域进行边缘检测.利用形态学算法处理边缘检测后的区域,减少车牌区域的粘粘和断裂.通过投影定位法和车牌的几何特征完成车牌的定位.实验结果表明,该算法设计简单,定位速度快,且通用性较好.
【总页数】6页(P216-221)
【作者】杨鼎鼎;陈世强;刘静漪
【作者单位】湖北民族学院理学院湖北恩施445000;湖北民族学院信息工程学院湖北恩施445000;湖北民族学院理学院湖北恩施445000
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于相位一致性和字符纹理特征的车牌定位算法 [J], 史东承;丁圆圆;梁超
2.基于车牌颜色特征的改进车牌定位算法研究与实现 [J], 钟至智;宋雨
3.基于图像处理的车牌定位及字符识别算法研究 [J], 张婷曼;闫文耀;王庆
4.基于字符边缘检测和颜色特征的车牌定位方法 [J], 陈亮;杜宇人
5.一种新型的基于数学形态学和颜色特征车牌定位算法 [J], 李伟;朱伟良;孔祥杰;沈国江
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车牌识别定位方法的专题研究

车牌辨认定位措施旳研究1 引言随着国民经济旳高速发展,高速公路、都市道路、停车场建设越来越多,对交通控制、安全管理旳规定也日益提高,智能交通系统its(intelligent traffic system)已成为世界交通领域研究旳前沿课题。
在此基本上发展旳车牌辨认lpr (license plate recognition)系统是智能交通系统旳重要构成部分,在交通管理中占有重要地位。
lpr系统重要由三部分构成:车牌定位、字符分割、字符辨认,其中车牌定位旳成功与否直接影响与否可以进入车牌辨认以及车牌辨认旳精确率。
重要旳车牌定位措施:基于灰度图像旳车牌定位措施[1]、基于小波变换旳车牌定位措施[3]、基于形态学旳车牌定位措施[4]、基于神经网络旳车牌定位措施[7]、基于支持向量机旳车牌定位措施[8]等。
虽然这些算法在某些特定条件下辨认效果较好,但综合某些诸如天气、背景、车牌磨损和图像倾斜等干扰因素旳影响,临时还不能完全满足实际应用旳规定,有必要进行进一步旳研究。
2 车牌定位措施2.1 基于灰度图像旳车牌定位措施灰度数字图像是每个像素只有一种采样颜色旳图像。
此类图像一般显示为从黑色到白色旳灰度。
为了便于车牌定位,将该图像转换成二值图像,即只有黑色和白色两种颜色旳图像。
此措施是应用车牌旳如下特点:车牌牌照旳字符和背景旳对比度比较大,相应于车牌区域旳水平灰度变化比较频繁;再者车牌一般挂在汽车旳缓冲器上或附近,并接近图像旳下部,干扰一般比较少。
根据以上特点,使用接近水平方向旳一阶差分运算,以突出灰度变化频繁旳区域。
其一阶差分运算旳算式为:从车牌照是一种矩形这一特点,我们可以判断它所相应旳水平投影图与车牌旳形状相仿,是一块较为独立旳矩形区域,从水平投影图中可以看车牌位置基本相应于图中从下到上旳第一种较大旳波峰,车牌投影值区域大体相应于上述波峰值上、下邻域旳波谷之间所涉及旳投影值区域,且这两个波谷大体对称于波峰,波峰和波谷旳变化率较大。
基于颜色和纹理分析的车牌定位识别方法

( H ) 是由颜色名称来辨别的, 如红、 绿、 蓝等, 它用角度
- 180° ~180° 或 0° ~ 360° 来度量, 其对应于颜色轮上 的角度. 亮度( V ) 是指颜色的明暗程度, 通常用百分比 度量, 从黑 0% 到白 100% ; 饱和度( S) 指颜色的深浅, 也用百分比来度量, 从 0% 到完全饱和的 100% . 1. 2 颜色空间距离 在 HSV 空 间 中, 两 种色 彩 C1 = ( h1 , s1 , v 1 ) , C2 = ( h 2, s2 , v2 ) 之间的距离为 d ( C 1, C 2 ) = ( v1- v2 ) + ( s1 ·cosh 1 - s2·cos h2 ) + ( s1 ·sin h 1- s2 ·sin h 2) 两色彩之间的相似度为 1 S ( C 2 , C 1) = 1 2 1/ 2 2 2
0 引 言
车牌识别是计算机视觉与模式识别技术在 IT S ( Int elligent T ransport at ion Syst em ) 中的重要研究 课题之一 , 可以应用于交叉路口监控、 车库管理、 高 速公路收费等场合 . 若能用计算机实时识别车辆 , 就 可以在无需为车辆加装其他特殊装置的情况下 , 实
中国图象图形学报 Jour nal of Image and Graphics
Vol. 7( A) , No. 5 May 2002
基于颜色和纹理分析的车牌定位方法
郭 捷 施鹏飞
( 上海交通大学图像处理与模式识别研究所, 上海 200030)
摘 要 针对复杂背景的车 牌定位问题 , 提出了一种颜 色和纹理 分析相结合 的车牌定 位算法 . 该算法采 用基于适 合彩色 图象相似 性比较的 HSV 颜色模型 , 首先 在颜色空 间进行 距离和 相似度 计算 ; 然后对 输入图 象进行 颜色分 割 , 只有满足车牌颜色特性的区域 , 才进入下一步 的处理 ; 最 后再利用纹理及结构 特征对分割出的颜 色区域进行分 析和进一 步判断 , 并确 定车牌区域 . 该方法不同 于大多数的 车牌定位 方法 , 它 不仅对车 牌的大小、 汽车在 图象中的 位置以及 图象背景的限制较 少 , 而且 , 综合特征 定位要比单 一特征定 位更符合人 的视觉要 求 , 因而 定位效果 更好 , 应用范围更广 . 关键词 颜色特征 纹理分析 车牌 定位 中图法分类号 : T P 391. 4 文献标识码 : A 文章编号 : 1006-8961( 2002) 05-0472-05
车牌图像识别应用技术研究毕业论文

车牌图像识别应用技术研究摘要车牌图像识别技术以计算机视觉、人工智能和模式识别理论为基础,是实现交通管理智能化的一个重要组成部分。
由于在实际使用场合中,所采集图像的内容和质量的变化非常复杂,给车牌图像识别技术的应用和发展带来了很大的困难。
本文围绕着开放或半开放采集环境中的车牌图像特点,对车牌图像自动识别系统中的三个方面的关键技术——车牌区域定位技术、车牌字符切分技术和车牌字符特征提取和分类识别技术——进行了研究。
主要完成了以下几个方面的工作:1、对于二值化、边缘检测、同态滤波、数学形态学处理、直方图变换和几何畸变校正等图像处理方法在车牌图像识别技术中的应用特点进行了分析和总结;设计出一种基于Canny边缘检测寻找目标对象特征点,再对特征点的灰度像素值分析判断来确定阈值的车牌字符图像二值化方法,可以满足本文对车牌字符特征提取时预处理的要求。
2、对于现有的车牌区域定位方法进行了分析研究;在此基础上,设计实现了一种基于多方向边缘提取和数学形态学处理的车牌区域定位方法。
采用这种方法能在一定程度上解决车牌定位依据的共性特征信息选择的问题。
3、在分析研究现有车牌字符切分方法的基础上,提出了一种基于Canny 边缘检测的车牌字符切分方法,并对其可行性进行了实验验证。
该方法受噪声影响小,对字符定位准确,判断决策方法简单。
4、分析研究了现有的车牌字符特征提取和分类识别的方法,设计出一种车牌字符分类识别的方案。
方案考虑了汉字、英文字母和阿拉伯数字的不同特点,分别提取汉字、字母和数字的分类特征,并选择不同的分类识别方法。
关键词:车牌定位、字符切分、特征提取、模式识别毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
基于颜色特征与模板匹配的车牌识别系统设计与实现
基于颜色特征与模板匹配的车牌识别系统设计与实现作者:张俊峰尚振宏刘辉来源:《软件导刊》2018年第01期摘要:为实现对国内蓝底白字车牌的快速识别,提出一种基于颜色特征与模板匹配的车牌识别系统。
通过分析长宽比、白色比例对车牌候选区域进行多次筛选以检测车牌位置,然后对车牌区域进行图像灰度化、倾斜校正、二值化、擦除反色与裁剪后,利用垂直投影分割出字符,最后通过比较字符图像与模板字符的相似度识别出字符。
通过对400张不同颜色和背景条件下的车辆图像进行测试,系统处理时间为1.97s,识别正确率达到92%。
关键词:车牌识别;图像处理;字符分割;模板匹配;字符识别DOIDOI:10.11907/rjdk.171996中图分类号:TP317.4文献标识码:A文章编号文章编号:1672-7800(2018)001-0212-04Abstract:In order to realize the fast recognition of domestic blue and white plate, the license plate recognition method based on the color feature and template matching was proposed. Through the analysis of the aspect ratio, the proportion of white in the license plate candidate area to detect the location of license plate, and then through the image was grayed, tilt was corrected, binarized,erasedand inversed, cropped, the character was segmented by using vertical projection, and finally through the similarity comparison of character image and template characters to identify the character. Through the 400 vehicle images was tested under different color and background, the recognition accuracy is 92%, and the system processing time is 1.97s.Key Words:license plate detection;image processing;character segmentation; template matching;character recognition0引言随着智能交通系统的快速发展和大量车辆进入家庭,车牌识别系统作为智能交通的重要组成部分,在交通监控、公路收费和智能停车场中发挥了重要作用。
车牌识别文献综述
1 前言随着我国汽车产业的飞速发展,大量在公共场合的汽车需要得到监管,为了更好地进行管理,必须对车辆进行一种智能化管理。
所谓的智能交通系统,是指在较完善的基础设施(包括道路,机场)之上将先进的通信技术和计算机技术和系统综合技术有效的集合并应用于地面交通运输系统,从而建立起来在大范围发挥作用的,准确,高速,实时的交通运输系统。
车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一,该技术应用范围非常广泛,其中包括:(1)交通流量检测;(2)交通控制与诱导;(3)机场、港口等出入口车辆管理;(4)小区车辆管理;(5)闯红灯等违章车辆监控;(6)不停车自动收费;(7)道口检查站车辆监控;(8)公共停车场安全防盗管理;(9)计算出行时间;(10)车辆安全防盗、查堵指定车辆等。
其潜在在市场应用价值极大,有能力产生巨大的社会效益和经济效益。
车牌识别系统作为智能交通系统最重要的子系统之一,是指对公路上配置的摄像头所拍摄的照片进行数字图像处理与分析对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割等利用多种手段实现车牌定位,识别,分割最终完成对车牌的识别。
车牌识别系统的用途很多,在高速公路收费站、路口监测(电子警察)、大型停车场等场所具有广阔的发展前景。
由此可见,对车牌自动识别系统的研究有重要的现实意义。
2 国内外研究现状车牌自动识别系统起源于20 世纪80 年代,那时候主要是应用在被盗车辆的检测,还没有形成一套完整的识别系统。
到了80 年代,出现了一些用于车牌自动识别的图像处理方法,那时只是针对一些特定的问题采用简单的图像处理技术来实现。
到了20 世纪90 年代,随着计算机视觉技术的发展以及计算机计算性能的提高,才兴起了车牌的自动识别研究热潮,欧美的一些国家率先开始了车牌识别系统的研究工作。
国外学者具有代表性的研究工作有:A.S.Johnson 等在1990 年提出了利用图像分割来实现车牌自动识别,系统主要由特征提取、模板构造和字符识别三个部分组成,该系统可以实现车牌的自动识别,具有开创性的意义。
基于颜色和纹理综合特征的车牌定位方法
设 l n ( , , ) 2 t (. , ) 定义 ,, 6 : = 瞰 ,g 6 , = r ,g b . i , m . g , 为
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基 于颜 色 和 纹 理 综 合 特 征 的车牌 定 位 方 法
徐 国 强
( 湖南省 电力勘测设计院 , 湖南 长沙 400 ; 107湖南大学 电气与信息工程学院 , 湖南 长沙 408) 102
摘
要 : 出了一种基于颜色和纹理 综合特 征 的车牌定位 新方 法。首 先进行 色彩分 割 , 提 然后进 行 区域 生成 , 最后从 中
近年来 , 智能交通系统已成为当前交通管理发展的主要方向。作为智能交通系统的重要组成部分 , 车
辆牌照识别系统可以大大提高车辆管理的工作效率 , 加快交通管理 自 动化和智能化的步伐 。 在车牌 自动识别技术 中, 车牌定位、 字符分割和字符识别是其中的三大关键技术 , 而其 中又以车牌定
位为核心技术 。目 前车牌定位主要基于 :1边缘检测 的方法【 ;2水平灰度变化特征 的方法L ;3 车 () 卜 () 3 () 牌颜色特征的方法[ 。() 1定位准确 , 但是漏检率高 , 速度慢 ;2 速度快 , () 漏检率低 , 但是定位不够准确 ; () 3定位准确 , 漏检率低 , 容易和颜色相似的区域混淆。早期 由于受计算机运算速度和内存大小的影响, 考 虑到实时性 , 产品定位主要是基于灰度图像处理技术 , 主要采用方法( ) 2 , 1和( )现在仍然有许多学者沿此 路线进行研究 ; 近年来随着计算机技术的飞速发展 , 很多学者已开始应用彩色图像处理技术 。针对车牌定 位这一复杂的图像分割问题 , 仅仅采用颜色特征的方法是不够的, 本文提 出一种颜色和纹理综合特征的车 牌定 位新 方法 。
复杂背景中基于纹理和颜色的车牌定位研究
复杂背景中基于纹理和颜色的车牌定位研究万燕;徐勤燕;黄蒙蒙【摘要】提出一种将车牌纹理和颜色相结合的车牌定位方法,即基于纹理粗定位得到车牌候选区域后,运用改进的自主确定聚类数和聚类中心的RGB空间k-means聚类算法,而不是定义颜色范围来分割车牌。
该方法的优越性在于首先利用纹理排除了颜色干扰区域,其次利用颜色聚类去除了纹理干扰区域,又克服了量化定义颜色适应性不强、稳定性差的缺点。
实验表明,该方法可以准确定位复杂背景中任意方向和不同光照下的车牌,具有很强的稳定性和鲁棒性。
%In this paper we present a vehicle license plate location method which combines the texture and colour of the license plate,that is,after roughly locating based on texture the candidate region of license plate,the modified k-means clustering algorithm in RGB colour space,which allows the number of cluster and the clustering centres to be determined autonomously,is used to segment the license plate instead of defining the colour range.The advantages of this method are that first it rules out the colour interference area with texture,then it rules out the texture interference area using colour clustering,and also overcomes the instability and weak adaptability of quantified definition of colour.Experiment demonstrates that this method can accurately detect the license plates in complex background with arbitrary orientations and different illumination.It has strong stability and robustness.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2013(000)010【总页数】5页(P259-262,316)【关键词】车牌定位;复杂背景;纹理特性;颜色k-means聚类;句法特征【作者】万燕;徐勤燕;黄蒙蒙【作者单位】东华大学计算机科学与技术学院上海201620;东华大学计算机科学与技术学院上海201620;东华大学计算机科学与技术学院上海201620【正文语种】中文【中图分类】TP391.4车牌识别系统是现代智能交通系统中的一项重要研究与应用,一般主要有三个步骤:车牌定位、字符分割和字符识别[1-3]。
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The focus of this paper is on a new vehicle license plate location method which is based on the combination of line scan and feature color. The experiment results show that the proposed method is very effective in coping with different conditions such as pool illumination, varied distance from the vehicle and varied whether. 2. Preprocessing of License Plate Image The license plate images usually have high-resolution and the image will be different degrees of light and other interference, especially under the license plate image in a complex environment may be blurred, or even deformation of the follow-up treatment is very negative. The image preprocessing will give prominence to the information of object, and weaken unnecessary information and interference noises. 2.1. Edge detection Edge detection is either based on gray image or color image. The drawback of gray image-based edge detection is that under strong light environment it will bring more edge and wide fringe. And there is no such problem in the color image-based edge detection. Zhang etc. in [1] proposed the ColorPrewitt Operator and ColorPrewitt Operator. Because the change of color and the brightness of the license plate image in more violent in the horizontal direction is more violent than that of in the vertical, we use the ColorPrewitt operator to only be obtained using color edge operator gradient image levels, to better highlight the license plate area In this paper, we use ColorPrewitt operator to extract to the edge of license plate image. The method of the ColorPrewitt operator is as follow
1. Introduction Recently, with the rapid development of highway and the wide use of vehicle, people begin to pay more and more attention to the intelligent transportation system(ITS). The vehicle license plate recognition is one of the important researches in the field of computer vision or digital image processing, which widely used in the intelligent transportation system. The vehicle license plate recognition is used for detecting speeding cars, security control in restricted areas, unattended park zone, traffic law enforcement and electronic toll collection. There are three steps in the vehicle license plate recognition. That is vehicle license plate location, character segmentation, and character recognition. The task of the vehicle plate location is to find license plate area from vehicle image, which is the key step in the vehicle license plate recognition. Whether it can locate the accurate position of the license plate has great effect on the performance of the vehicle license plate recognition.
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C(i,j, k) is the pixel (i,j) of the image RGB color component, where k=1,2,3
Fig. 1. The original image
A New Color on Discrimination Based on Characteristics of the Vehicle License Plate Location
A New Color on Discrimination Based on Characteristics of the Vehicle License Plate Location
Xiaole Liua, Cailing Wangb
a
Department of Computer Science and Engineering, Henan Institute of Engineering, Zhengzhou 451191, China b Department of Information Security, Henan Police Academy, Zhengzhou 450052, China
Corresponding author: b E-mail address: aWo9shi9@ ; 65376854@
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A New Color on Discrimination Based on Characteristics of the Vehicle License Plate Location
I.J. Education and Management Engineering 2012, 7, 61-71
Published Online July 2012 in MECS () DOI: 10.5815/ijeme.2012.07.09 Available online at /ijeme
P c e(i 1, j 1; i 1, j 1) e(i, j 1; i, j 1) e(i 1, j 1; i 1, j 1)
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பைடு நூலகம்
Fig. 2. The image after color Prewitt Operator procession
From the above two image, we can see the plate area is integer and has been enhanced can be easily separate from the background. In order to avoid the square root operation, we improve the Prewitt operator using the following formula.
Abstract The license plate recognition system, the license plate location is one of the important technologies, can accurately complete the orientation will directly affect the follow-up of the character segmentation and recognition. This paper presents a new color on discrimination based on characteristics of the vehicle license plate location, Firstly, edge detection, image enhancement preprocessing, effectively highlighting the license plate features, And then by line scanning of the plate rough location, and color-based features to distinguish the license plate location method further extract the real license plate. Experiments show that with the car in a complex background, this method can accurately locate the license plate. Index Terms: License Plate Location; Edge Detection; Line Scanning; Feature Color On © 2012 Published by MECS Publisher. Selection and/or peer review under responsibility of the International Conference on E-Business System and Education Technology