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    基于支持向量機(jī)的車(chē)牌字符識(shí)別方法

    2016-11-09 23:02周鵬
    關(guān)鍵詞:車(chē)牌識(shí)別智能交通

    周鵬

    摘要:車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,針對(duì)字符識(shí)別方面,本文對(duì)字符進(jìn)行特征提取,接著用基于支持向量機(jī)(SVM Support Vector Machine)的方法進(jìn)行字符識(shí)別。本文提出的新方法能對(duì)相似字符的識(shí)別效果良好,能有效地解決光照不均勻的車(chē)牌圖像的二值化問(wèn)題,適應(yīng)能力強(qiáng)。

    關(guān)鍵詞:智能交通 字符分割 車(chē)牌識(shí)別

    中圖分類號(hào):TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-9416(2016)09-0091-01

    1 緒論

    車(chē)牌識(shí)別(License Plate Recognition,LPR)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理和模式識(shí)別在ITS領(lǐng)域的應(yīng)用,是ITS的一個(gè)重要組成部分。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)有著廣泛的應(yīng)用,它的主要應(yīng)用有:(1)高速公路自動(dòng)收費(fèi);(2)城市交通監(jiān)控;(3)停車(chē)場(chǎng)管理;(4)機(jī)場(chǎng)等出入口車(chē)輛管理;(5)車(chē)輛違章管理。

    實(shí)際工程應(yīng)用中,由于環(huán)境的復(fù)雜性,晚上或雨天拍攝的汽車(chē)圖像可能受光不均勻、對(duì)比度不高;攝像機(jī)的架設(shè)角度會(huì)使拍攝的車(chē)牌圖像發(fā)生傾斜;車(chē)型的大小會(huì)使拍攝的車(chē)牌圖像大小不一;車(chē)牌本身臟或者有污損;這些因素都會(huì)給車(chē)牌識(shí)別帶來(lái)困難。一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)要求能夠在公路環(huán)境中全天候工作;能處理模糊、污損、傾斜的車(chē)牌圖像;具有實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的能力。盡管很多科研工作者在車(chē)牌識(shí)別技術(shù)上做出了很多貢獻(xiàn),但是車(chē)牌識(shí)別技術(shù)仍未成熟。

    2 車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的組成

    車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的工作原理是:當(dāng)車(chē)輛通過(guò)關(guān)卡時(shí),傳感器觸發(fā)圖像采集控制部分,圖像采集控制部分觸發(fā)攝像機(jī)采集一張汽車(chē)圖像存到圖像采集卡中,車(chē)牌識(shí)別軟件模塊從采集卡讀取汽車(chē)圖像。車(chē)牌識(shí)別軟件模塊首先對(duì)汽車(chē)圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)、去噪等預(yù)處理,然后進(jìn)行車(chē)牌定位,接著進(jìn)行字符切分,最后進(jìn)行字符識(shí)別。字符識(shí)別的方法主要有基于模板匹配的字符識(shí)別方法,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別方法和基于統(tǒng)計(jì)分類器的字符識(shí)別方法等。

    (1)基于模板匹配的字符識(shí)別方法?;谀0迤ヅ涞淖址R(shí)別方法首先為每個(gè)字符建立一個(gè)模板,形成一個(gè)模板庫(kù),識(shí)別的時(shí)候就將待識(shí)別的字符與模板庫(kù)中的模板進(jìn)行匹配,計(jì)算它們的相關(guān)度,根據(jù)相關(guān)度的大小來(lái)確定待識(shí)別的字符的類別。(2)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別方法。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別方法一般分為兩個(gè)階段,分別是訓(xùn)練階段和測(cè)試階段。訓(xùn)練階段首先對(duì)字符進(jìn)行特征提取,然后訓(xùn)練出網(wǎng)絡(luò)模型;測(cè)試階段是對(duì)字符進(jìn)行特征提取,然后將特征向量代入已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型,最后得出識(shí)別結(jié)果。

    3 基于SVM的車(chē)牌識(shí)別算法研究

    3.1 基于SVM的車(chē)牌識(shí)別方法

    基于統(tǒng)計(jì)分類器的字符識(shí)別方法主要有基于SVM的字符識(shí)別方法。SVM是20世紀(jì)90年代初由Vapnik等人提出的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,由于它具有出色的學(xué)習(xí)性能,該技術(shù)很快成為機(jī)器學(xué)習(xí)界的研究熱點(diǎn),SVM在解決小樣本問(wèn)題有較大優(yōu)勢(shì)。基于SVM的字符識(shí)別方法分為訓(xùn)練階段和測(cè)試階段。訓(xùn)練階段是對(duì)訓(xùn)練集的樣本進(jìn)行特征提取,然后設(shè)置SVM參數(shù)并訓(xùn)練出SVM分類器;測(cè)試階段是對(duì)測(cè)試集的樣本進(jìn)行特征提取,將特征代入已經(jīng)訓(xùn)練好的SVM分類器,計(jì)算出決策值,根據(jù)決策值判斷樣本所屬的類別。車(chē)牌字符識(shí)別是車(chē)牌識(shí)別的最后一個(gè)環(huán)節(jié),也是很重要的一個(gè)環(huán)節(jié)?;赟VM的車(chē)牌字符識(shí)別分為訓(xùn)練階段和測(cè)試階段,如圖1所示。

    訓(xùn)練過(guò)程首先對(duì)歸一化成32×6像素的二值圖像提取128維的粗網(wǎng)格特征。然后根據(jù)所選的核函數(shù)及其參數(shù)、懲罰因子訓(xùn)練出SVM分類器。識(shí)別過(guò)程首先對(duì)歸一化成32×6像素的二值圖像提取128維的粗網(wǎng)格特征,然后把特征代入已經(jīng)訓(xùn)練好的SVM分類器中,根據(jù)決策函數(shù)計(jì)算出決策值,最后得出字符的類別。

    3.2 字符歸一化

    為了更好地提取特征,首先要進(jìn)行字符歸一化。歸一化一般分為三種:大小歸一化、位置歸一化和筆畫(huà)密度歸一化。因?yàn)楸疚脑谧址蟹謺r(shí)已經(jīng)將圖像上下左右的非目標(biāo)部分去掉,故并不需要進(jìn)行位置歸一化,而筆畫(huà)密度歸一化主要是將字符細(xì)化,這對(duì)于本文采用的特征提取方法來(lái)說(shuō)并沒(méi)有太大作用,因此本文只做大小歸一化。大小歸一化通常有三種方法:最近鄰插值,雙線性插值和雙立方插值,本文選用了雙線性插值進(jìn)行大小歸一化。車(chē)牌字符的高寬比是2:1,本文用雙線性插值的方法將字符歸一化到32×16像素的圖像。

    3.3 特征提取

    用于字符識(shí)別的特征有Gabor特征,小波變換系數(shù)特征、外圍輪廓特征和粗網(wǎng)格特征,常用于車(chē)牌字符識(shí)別的特征是外圍輪廓特征和粗網(wǎng)格特征,下面分別介紹外圍輪廓特征和粗網(wǎng)格特征這兩種特征提取方法。外圍輪廓特征的提取方法描述如下:

    (1)從上到下掃描圖像,第一層外圍輪廓特征表示為:

    3.4 參數(shù)選擇

    目前最常用的核函數(shù)是RBF核函數(shù),本文也采用RBF核函數(shù),原因主要有以下幾點(diǎn):

    (1)RBF核函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)非線性映射。(2)RBF核函數(shù)需要訓(xùn)練的參數(shù)少,分類器較簡(jiǎn)單。多項(xiàng)式核函數(shù)的參數(shù)比RBF核函數(shù)的多,因此其分類器選擇更為復(fù)雜。核函數(shù)的選擇會(huì)影響到分類器的性能,然而Vapnik等人在研究中發(fā)現(xiàn),不同的核函數(shù)對(duì)SVM性能的影響不太大,對(duì)SVM性能影響最大的是懲罰因子C和核函數(shù)的參數(shù)廠

    3.5 車(chē)牌識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    本實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)兩種分類器,第一種分類器是將字母和數(shù)字字符一共34個(gè)字符,每個(gè)字符分別取40個(gè)樣本,一共1360個(gè)訓(xùn)練樣本,訓(xùn)練出34個(gè)SVM字分類器,不對(duì)相似字符進(jìn)行二次識(shí)別。第二種分類器是將字母和數(shù)字34個(gè)字符中“8”、“B”歸為一類,“0”、“D”、“Q”歸為一類,訓(xùn)練出31個(gè)SVM分類器,然后對(duì)相似字符進(jìn)行二次識(shí)別。用2536個(gè)“8”或“B”字符的二值圖像作為樣本,將這2536個(gè)樣本分別代入第一種分類器和第二種分類器去識(shí)別,正確率是以字符的個(gè)數(shù)為單位來(lái)統(tǒng)計(jì),識(shí)別效果表1所示。

    4 結(jié)語(yǔ)

    車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)主要由三個(gè)部分組成:車(chē)牌定位、字符切分和字符識(shí)別。本文的研究重點(diǎn)是車(chē)牌字符切分和字符識(shí)別這兩個(gè)部分。本文針對(duì)字符識(shí)別方面,首先對(duì)字符進(jìn)行特征提取,介紹外圍輪廓特征提取方法和粗網(wǎng)格特征提取方法,接著用基于支持向量機(jī)的方法進(jìn)行字符識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的新方法能對(duì)相似字符的識(shí)別效果良好,能有效地解決光照不均勻的車(chē)牌圖像的二值化問(wèn)題,適應(yīng)能力強(qiáng)。

    參考文獻(xiàn)

    [1]陳進(jìn).車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究[D].合肥:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué),2009:2-3.

    [2]史忠科,曹力.交通圖像檢測(cè)與分析[M].科學(xué)出版社,2007:7-8.

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