基于与或图的车牌检测与识别

基于与或图的车牌检测与识别

论文摘要

本文提出了一个基于与或图(And-Or Graph)的车牌模型,用于在各种环境下进行车牌定位与字符识别。传统的车牌识别方法通常包含三个步骤:车牌定位,字符分割与字符识别,其局限性在于三个步骤是一个线性关系,后一个步骤的结果仅仅依赖于前一个步骤,而并不提供反馈信息。本论文提出的方法将传统的三个步骤整合在一起,在车牌检测的同时进行字符分割与识别,有效得解决了传统方法中难以解决的光照变化与视角变化。本文采用一个具有两层结构的与或图对车牌进行建模。与或图中与节点表示车牌内字符的一种配置关系,或节点表示在不同配置中的一种选择,终端节点表示一个HOG模板。或节点之间包含空间上的约束关系,这种约束关系可以限制车牌内的所有字符在一个仿射变换的子空间里一起运动。本文采用Latent-Structural SVM作为学习模型的算法,学习的框架为CCCP,求解Structural SVM用的是Cutting Plane算法。在模型推导过程中,我们采用由粗到精的Cascade剪枝加速检测过程。首先我们用粗糙的车牌和字符模板定位车牌的大致位置和视角,然后将图像扭正之后用精确的字符模板在仿射变换空间中找到字符的精确位置,并且识别出字符类别。在实验阶段,本文采用四个具有不同特点的数据集来测试算法的性能和速度。本算法在较为简单的Highway和Crossroad数据集上的总的检测识别准确率都在99%以上,在视角变化非常大的Bridge数据集上的总准确率也有92.9%,在Night数据集上达到了98.5%的准确率。证明了本算法能够适应一定程度的视角变化,而且对光照变化有很强的鲁棒性。本算法在800×600分辨率的图像上检测时间为0.4s,达到了大多数应用环境的要求。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 本论文研究的目的和意义
  • 1.2 国内外研究现状及存在的困难
  • 1.2.1 车牌检测
  • 1.2.2 字符分割
  • 1.2.3 字符识别
  • 1.2.4 存在的困难
  • 1.3 与或图模型
  • 1.4 基于部件的形变模型
  • 1.5 论文内容及结构
  • 第2章 基于与或图的车牌模型
  • 2.1 特征设计
  • 2.1.1 改进的梯度直方图(HOG)及特征图
  • 2.1.2 特征金字塔
  • 2.2 车牌模型
  • 2.2.1 模型结构
  • 2.2.2 参数化仿射变换子空间
  • 2.2.3 模型匹配
  • 第3章 字符模型学习
  • 3.1 问题描述
  • 3.1.1 支持向量机(SVM)
  • 3.1.2 Structural SVM
  • 3.1.3 带隐变量的 Structural SVM
  • 3.2 CCCP 算法
  • 3.3 cutting plane 算法
  • 第4章 CASCADE 检测算法
  • 4.1 cascade 模型
  • 4.1.1 粗糙车牌模型
  • 4.1.2 简化模板
  • 4.2 剪枝阈值
  • 4.3 算法流程
  • 第5章 实验结果与分析
  • 5.1 数据集
  • 5.2 实验结果
  • 5.3 问题分析
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读学位期间发表论文与研究成果清单
  • 致谢
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