基于聯(lián)合HOG 特征的車牌識別算法

殷 羽，鄭 宏，高婷婷，劉 操

（武漢大學(xué) 電子信息學(xué)院，湖北 武漢430072）

0 引 言

每個國家的車牌具有各自不同的特點，國外現(xiàn)有的車牌識別系統(tǒng)對我國車牌進行識別時存在很大問題，不能簡單的直接利用國外現(xiàn)有的研究成果。目前，國內(nèi)研究人員針對漢字字符識別已經(jīng)提出了符合漢字結(jié)構(gòu)特征的特征提取方法。其中包括四邊碼、方向線素特征［1］、漢字筆畫抽取特征［2］、筆畫分布特征和彈性網(wǎng)格特征等。在文獻 ［3］中，提出了基于歐拉數(shù)改進的模板匹配方法，此方法減少了大量匹配過程，提高了相似字符的識別率。文獻 ［4］中，提出了將雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器引入脫機手寫漢字識別。對于數(shù)字字母的識別，文獻 ［5］提出利用隱馬爾科夫特征和分形維數(shù)進行數(shù)字字母的識別，識別率較高，但也僅停留在理論階段，不適用于復(fù)雜環(huán)境中的識別。目前廣泛應(yīng)用于字符識別的方法主要有3 種：模板匹配字符識別［6］，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)字符識別［7］，統(tǒng)計學(xué)習(xí)字符識別［8］?；谀０迤ヅ涞淖址R別方法是依據(jù)處理后的車牌字符與預(yù)設(shè)模板的相似程度來進行判斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法憑借其良好的適應(yīng)能力、較好的學(xué)習(xí)能力以及容錯能力受到較為普遍的歡迎。基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的字符識別方法目前在車牌識別的各個場景中有較多應(yīng)用。其中，采用支持向量機的車牌識別算法在近年來十分流行，它有效避免了從歸納到演繹的過程，同時方法簡單，魯棒性強。

雖然車牌識別技術(shù)已經(jīng)取得了一定的成果和突破，但是離成熟應(yīng)用于復(fù)雜多變的實際場景要求差距還較大，目前一些新的理論方法還只能應(yīng)用于幾種特殊場景，有待進一步實驗論證和改進。

本文提出了聯(lián)合方向梯度直方圖和核主成分分析法特征，它綜合了二值圖、灰度圖、16值圖的方向梯度直方圖特征的優(yōu)點，能夠較好提取漢字結(jié)構(gòu)特征。方向梯度直方圖特征進行聯(lián)合后，HOG 特征維數(shù)增加，此時為了縮短特征提取時間，本文用核主成分分析法方法進行降維。字符識別方法采用的是對小樣本問題有較好分類效果的支持向量機。

1 基于聯(lián)合HOG 特征的車牌識別算法

常見車牌有7個字符，文中是將分割下來的7個字符進行識別。車牌字符由英文字母、漢字和數(shù)字組成，中文和英文數(shù)字的特點不一樣：中文漢字筆畫稠密、輪廓復(fù)雜；數(shù)字和英文則輪廓清晰，結(jié)構(gòu)簡單。因此文中對漢字和英文數(shù)字采用不同的分類器，對它們分別提取特征。本文車牌識別過程是：首先確定字符的分類器。然后分別提取漢字、數(shù)字字母的灰度方向梯度直方圖 （histogram of oriented gradients，HOG）［9］特征、二值HOG 特征、16值HOG特征，將它們組合成聯(lián)合HOG 特征，將得到的聯(lián)合HOG特征用核主成分分析法進行降維。最后將漢字和數(shù)字字母的聯(lián)合HOG 特征送入支持向量機進行訓(xùn)練和預(yù)測，將漢字和數(shù)字字母的識別結(jié)果進行組合，得到最終的車牌字符識別結(jié)果?；诼?lián)合HOG 的車牌識別流程如圖1所示。

圖1 基于聯(lián)合HOG 的車牌識別流程

1.1 方向梯度直方圖

方向梯度直方圖的核心思想是計算圖像中被檢測目標的局部梯度的統(tǒng)計信息。由于梯度是針對邊緣輪廓，因此目標的外形輪廓可以由梯度分布所描述。因此，HOG 特征就是通過將分割下來的單個字符分割成小的連通區(qū)域 （細胞，cell），成為細胞單元，每個細胞單元中的每個像素生成一個梯度直方圖，這些直方圖的串聯(lián)就可表示出所檢測目標的特征。為了提高光照變化的適應(yīng)性，將這些直方圖在分割下來的單個字符中的一個較大區(qū)域 （塊，block）內(nèi)進行對比度歸一化，具體來說就是計算每個局部直方圖在塊中的密度，根據(jù)密度來對這個塊中的每個細胞單元進行歸一化。經(jīng)過歸一化后，HOG 特征對光照變化和陰影可以獲得更好的適應(yīng)能力。

HOG 具體實現(xiàn)過程如下：

（1）計算圖像梯度：先用模板 ［－1，0，1］對分割下來的單個字符做卷積運算，得到水平方向梯度分量Gh（x，y），如式 （1）所示；再用模板 ［1，0，－1］對分割下來的單個字符做卷積運算，得到豎值方向梯度分量Gv（x，y），如式 （2）所示；最后，計算該像素點的梯度幅值M（x，y）和θ（x，y）梯度方向，如式 （3）、式 （4）所示，f（x，y）表示該點的像素值，計算公式為［10］

（2）構(gòu)建梯度方向直方圖：在細胞單元中的每個像素點都要為基于某個梯度方向的直方柱投票，梯度方向可取0～180°或者0～360°，在以往的實驗證明0～180°效果較好。單個字符圖像被分為若干個細胞單元，每個細胞單元包括8＊8個像素，將梯度范圍分為9個方向角度，因此利用9個方向角度對8＊8個像素的梯度信息進行投票。特別指出，直方圖投票采取加權(quán)投票，即每個像素的梯度幅值作為投票權(quán)重。

（3）將細胞單元組合成塊：塊的結(jié)構(gòu)有兩種：矩形塊（R－HOG）和環(huán)形塊 （C－HOG）如圖2 所示。本文采用矩形塊來進行目標檢測，矩形塊一般包含3個參數(shù)：每個塊中細胞單元的數(shù)目，每個細胞單元中像素點的數(shù)目以及每個細胞單元的方向角數(shù)目。文中參數(shù)為：2＊2 細胞／塊，8＊8像素／細胞單元，9個方向角度／細胞單元。

（4）塊內(nèi)歸一化

計算公式如下所示［10］

圖2 塊的結(jié)構(gòu)

L2－h(huán)ys：先計算L2－norm，然后將v 的最大值限定為0.2，再進行歸一化。

其中，v表示包含給定塊統(tǒng)計直方圖信息的未歸一化向量；δ 是一個很小的常數(shù)，作用是為了避免分母為0；是v 的k 階范數(shù)。在Dalal的實驗中發(fā)現(xiàn)L2－h(huán)ys，L2－norm，L1－sqrt效果差不多，L1－norm 字符識別效果要差一些，但這4個歸一化方法在識別性能上對比未歸一化都有明顯提高。本文中采用的是L2－norm 進行歸一化。

如圖3所示：假設(shè)將車牌字符歸一化到64＊128，每8＊8個像素組成一個細胞單元，每2＊2個細胞單元組成一個塊，當(dāng)塊的滑動步長為8時，掃描垂直方向可以滑動15次，水平方向可以滑動7 次，因此可以得到36＊7＊15＝3780位的特征算子。單個車牌字符處理效果如圖4 所示，車牌字符灰度圖的梯度幅值圖和梯度角度圖包含的細節(jié)信息多，但缺點在于角度圖中的字符輪廓不明顯，影響了車牌字符識別率。為了克服上述缺點，提出了聯(lián)合HOG 特征，將灰度圖的HOG 特征、二值圖的HOG 特征和16 值圖的HOG 特征聯(lián)合起來。

圖3 車牌字符與塊和細胞單元的關(guān)系

圖4 車牌字符HOG 特征

1.2 聯(lián)合方向梯度直方圖

HOG一般是基于灰度圖像進行處理的，灰度圖像保存了圖像的細節(jié)信息，但是字符圖像的輪廓不鮮明；而二值圖像雖然保存了輪廓信息，但是丟失了圖像細節(jié)，如圖5所示?；叶葓D的梯度幅值圖和梯度角度圖包含大量的細節(jié)信息，其中角度圖像中的字符輪廓不明顯。二值圖的梯度幅值圖和梯度角度圖的字符輪廓均比較清晰，但是沒有細節(jié)信息。

圖5 灰度圖HOG 特征和二值圖HOG 特征對比

基于這種情況，本文提出了聯(lián)合HOG 的方法，即將灰度圖和二值圖分別計算HOG 并組合成聯(lián)合特征，如式 （8）所示：H 代表是得到的聯(lián)合特征，hi表示灰度圖和二值圖的HOG 特征，wi代表的是灰度圖和二值圖HOG 的權(quán)重值，權(quán)重之和為1。權(quán)重分布的不同對后來的識別結(jié)果有很大影響。經(jīng)實驗證明，權(quán)重值都為0.5 時，識別效果是最好的，并且對比單獨的灰度圖或二值圖的識別效果好

同時本文進一步提出將16值圖的HOG 特征加入聯(lián)合HOG 特征，即分別進行車牌字符的灰度圖、二值圖和16值圖的HOG 計算，將結(jié)果以某種關(guān)系線性組合起來得到的聯(lián)合HOG 特征，組合如式 （9）所示：H 代表最終的聯(lián)合HOG 特征，hgrary，h2，h16分別代表車牌字符灰度圖、二值圖和16值圖的HOG 特征，wi代表權(quán)重。本文經(jīng)過實驗結(jié)果表明，在權(quán)重為0.3，0.3，0.4時識別效果最好

聯(lián)合HOG 將灰度圖、二值圖和16值圖的特點結(jié)合起來，能夠一定程度的彌補單獨進行灰度圖或者二值圖的HOG 預(yù)案算造成的不足，對識別率有也有一定程度的提高。具體不同權(quán)值對識別率的影響將在實驗結(jié)果與分析中詳細說明。由于HOG 生成過程冗長，得到的特征向量維數(shù)較大，而聯(lián)合HOG 特征由多個HOG 串聯(lián)得到，維數(shù)更大。因此，本文用核主成分分析法對聯(lián)合HOG 進行降維，這樣不僅可以縮短訓(xùn)練時間，同時不影響識別率。

1.3 核主成分分析法

核主成分分析法 （kernel principal component analysis，KPCA）定義參見文獻 ［11］。設(shè)xi∈Zp（i＝1，2，3，…，n），將輸入空間Zp通過非線性變換ε 映射到F，F(xiàn) 中的樣本點記為ε（xi），F(xiàn)空間樣本的協(xié)方差矩陣為C，如式 （10）所示。根據(jù)Mercer定理，用核函數(shù)K（xi，xj）替代空間F中的內(nèi)積，如式 （12）所示。αjr表示標準化后的特征向量，gr（xj）為對應(yīng)ε 的第r 個非線性主元分量，其中r＝1，2，…，m，如式 （12）所示。將所有的投影值形成一個矢量g（xj）作為樣本的特征值，如式 （13）所示。KPCA 雖然能解決非線性問題，但是樣本點的數(shù)目比較大，造成核矩陣的維數(shù)比較大，所以計算復(fù)雜度也增加了。本文用稀疏的 貪 婪 矩 陣 逼 近 （sparse greedy matrix approximation，SGA）［12］方法減小樣本點的個數(shù)，從而降低了核矩陣的維數(shù)。計算公式如下所示［13］

1.4 車牌字符特征分類

車牌字符分類主要是指將待識別的字符特征與經(jīng)過學(xué)習(xí)的訓(xùn)練字符特征通過某一算法進行對比來進行識別。常用的分類器主要包括最小距離分類器、k－最近鄰分類器、貝葉斯分類器、決策樹、Adaboost級聯(lián)分類器、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機［14］（support vector machine，SVM）。根據(jù)需要訓(xùn)練分類的車牌字符特性及不同分類器的特點，本文主要采用支持向量機進行分類。支持向量機的核心思想在于利用一個分類超平面當(dāng)作決策的曲面，來最大化正類和負類兩者的邊緣距離?？紤]到本文中車牌字符識別中訓(xùn)練樣本的數(shù)量有限，而且生成的HOG 維數(shù)較多，因此本文采用的對小樣本問題有較好分類效果的支持向量機。針對多分類的問題，本文采用的 “一對一”的方式進行劃分。

SVM 在處理樣本并進行訓(xùn)練預(yù)測識別的過程大致為以下幾步：在車牌字符樣本中選擇訓(xùn)練樣本集和測試樣本集，分別對訓(xùn)練集和測試集進行預(yù)處理，并提取HOG 等特征，然后利用交叉驗證法選擇最優(yōu)參數(shù)c和g，最后利用最佳參數(shù)訓(xùn)練SVM，獲得訓(xùn)練模型，利用訓(xùn)練模型對測試集進行預(yù)測，得到預(yù)測分類準確率。

SVM 中常用的核函數(shù)包括線性核函數(shù)，徑向基核函數(shù)，多項式核函數(shù)，sigmoid核函數(shù)。對于不同的核函數(shù)測試集的分類準確率也會不同，見表1，通過對數(shù)字字母的89張圖片進行測試得到的分類準確率。由表1可知，車牌字符識別中采用徑向基核函數(shù)的分類準確率最高。因此，本文SVM 的核函數(shù)采用的是RBF核函數(shù)。

表1 不同核函數(shù)的識別率對比

綜上所述，在提取特征以后，利用SVM 進行訓(xùn)練分類。在訓(xùn)練過程中的參數(shù)需要進行尋優(yōu)，本文在進行HOG參數(shù)對比的實驗中，為了盡快得到結(jié)論節(jié)省訓(xùn)練時間，所采用的SVM 參數(shù)統(tǒng)一為：懲罰變量c的變換范圍是2－5～25，核函數(shù)參數(shù)g 是2－5～25，將測試集分為3個部分，參數(shù)c和g搜索的步長為2。

2 實驗結(jié)果及分析

本文中的實驗部分所采用的車牌圖片均來自治安卡口或電子警察中采集到的真實圖片。在此實驗中所有車牌字符圖片均為32＊64大小。軟件平臺為：Matlab2010 （算法驗證），Microsoft Visual 2005 （MFC 對 話 框 界 面 設(shè) 計），libsvm （SVM 工具箱）。分類識別率計算方法如式 （14）所示，Accuracy 為測試集的分類準確率，N 為總測試樣本數(shù)，Nc為識別正確的測試樣本數(shù)。分類準確率值越大，字符的識別效果越好

2.1 不同特征識別率對比

文中對比了數(shù)字字母、漢字在不同特征的情況下，對識別率和識別時間的影響。其中數(shù)字字母的訓(xùn)練集圖片為569張，測試集圖片為1479張；漢字的訓(xùn)練圖片為468張，測試圖片為1096張。訓(xùn)練集和測試集圖片均為已切分好的單張灰度圖片，分類器為支持向量機，實驗結(jié)果如圖6和圖7所示。LBP［15］、方向線素特征［7］、水平垂直投影、13點特征法［16］雖然識別時間短，但是識別率比較低。LBP對圖像噪聲非常敏感，車牌字符灰度圖像含有較多的噪聲，對LBP特征識別結(jié)果有一定程度影響；方向線素特征是針對漢字字符結(jié)構(gòu)提出來的，適用于手寫漢字識別；水平垂直投影法和13點特征法都是基于二值圖像的字符識別，二值化的效果對識別結(jié)果有很大影響；HOG 特征識別基本達到了較好的結(jié)果；聯(lián)合HOG 降維后特征識別率最高，它是基于灰度圖、二值圖、16值圖的HOG 特征，將灰度圖和二值圖的優(yōu)勢結(jié)合起來，在識別時間增加不多的情況下，識別率得到一定程度的提升。

圖6 數(shù)字字母不同特征識別率對比

圖7 漢字不同特征識別率對比

2.2 聯(lián)合HOG 特征權(quán)值分布實驗

文中用漢字字符作為實驗圖片，漢字訓(xùn)練集圖片為242張，測試集圖片為592張，實驗結(jié)果如圖8和圖9所示。聯(lián)合HOG比基于單獨灰度圖，二值圖或16值圖的HOG 分類準確率有一定程度地提高。對于灰度圖和二值圖，在權(quán)值分別為0.5和0.5時分類準確率達到最高。對于灰度圖，二值圖和16值圖，在權(quán)值分別為0.3，0.3和0.4時識別效果最好。這代表著在權(quán)值分布越接近的時候，識別效果越好。

2.3 不同車牌識別方法對比

將本文的車牌識別方法跟Tesseract［17］和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行比較，見表2。本文在進行字符識別的研究之前曾嘗試過利用開源軟件Tesseract對預(yù)處理好的車牌進行識別，Tesseract對預(yù)處理效果的依賴程度很大，通常都是將車牌的字符感興趣區(qū)域劃分出來后進行二值化，再利用Tesseract進行識別。如果二值圖片不是很理想，就會大大的影響識別效果。這對預(yù)處理提出了非常高的要求，但一般預(yù)處理是無法達到如此嚴格的標準。另外，Tesseract用簡體中文庫識別的車牌圖片，由于車牌漢字二值化的效果參差不齊，低質(zhì)量的車牌漢字二值化后會造成筆畫斷裂等不必要的損失，導(dǎo)致漢字的識別效果不能令人滿意。多個綜合特征結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車牌識別方法中［18］，多個綜合特征指基元數(shù)，平均寬度，區(qū)域分布，水平垂直投影等字符的多個特征，它是針對字符的二值圖像提取的。由于漢字的結(jié)構(gòu)緊湊，筆畫稠密的特點使得漢字圖像在二值時易產(chǎn)生筆畫斷裂，這對綜合特征中的基元數(shù)，平均寬度和區(qū)域分布在統(tǒng)計結(jié)果上都有一定程度的影響；特征向量的數(shù)量龐大導(dǎo)致BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時收斂較慢，對識別速度有一定的影響。該方法對車牌中的數(shù)字字母識別效果較好，但是由于漢字識別錯誤的關(guān)系，影響了整體的車牌識別率。如果二值圖片不是很理想的話就會大大的影響識別效果。聯(lián)合HOG＋SVM 特征在未進行KPCA 降維前識別率雖然有一定程度的提升，但識別時間是HOG＋SVM 所需時間的3倍，本文所用聯(lián)合HOG＋KPCA＋SVM 方法在漢字和數(shù)字、字母識別中均能達到較好的識別效果，識別時間跟HOG＋SVM 識別時間差異不大。

圖8 灰度圖和二值圖不同權(quán)值分布的識別率

圖9 灰度圖、二值圖和16值圖不同權(quán)值的識別率

表2 完整車牌識別率對比

3 結(jié)束語

文中在HOG 特征的基礎(chǔ)上提出了聯(lián)合HOG 特征。對灰度圖、二值圖、16值圖進行特征聯(lián)合以后，識別時間是灰度圖HOG 特征的3倍，為了減少識別時間，本文用KPCA 對HOG 特征進行降維，降維后識別時間跟灰度圖HOG 特征差異不大。通過實驗證明了聯(lián)合HOG 特征跟LBP、方向線素特征等相比在車牌識別率上有一定程度的提升。同時得出了聯(lián)合HOG 特征在權(quán)值分布均勻時，識別率比較高。用聯(lián)合HOG＋KPCA＋SVM 對車牌字符進行識別，能夠較好的識別車牌，但是HOG 的生成過程較長，針對如何進行速度的提升和性能優(yōu)化將是以后工作中重點解決問題，同時考慮擴展該方法在其它模式識別領(lǐng)域的應(yīng)用。

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