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。
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