Segmentacja elementów znaków tablic rejestracyjnych z wykorzystaniem statystycznego połączenia regionów

• Autorzy: Półrolniczak E.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W powyższym artykule zaproponowano wykorzystanie metody SRM do wsparcia procesu segmentacji elementów tablicy rejestracyjnej w procesie jej rozpoznawania. Metoda SRM w zestawieniu z uzupełniającymi metodami skutecznie doprowadza do wytworzenia zbioru wydzielonych elementów tablicy rejestracyjnej, które mogą zostać poddane rozpoznawaniu w module rozpoznawania znaków alfanumerycznych automatycznego systemu rozpoznawania tablic rejestracyjnych. Zastosowanie metody SRM w miejsce wykorzystania wydzielania znaków np. metodą projekcji wspartej metodami obróbki obrazu takimi jak np. wyrównywanie histogramu i progowanie jest niezwykle skuteczne. Badania zostały przeprowadzone w środowisku Matlab z wykorzystaniem obrazów rzeczywistych kilkudziesięciu tablic rejestracyjnych. Obrazy były rejestrowane w różnych warunkach pogodowych i różnych lokalizacjach obiektów. Rozmiary obrazów wynosiły 800x600 pikseli i wstępnie obejmowały cały obrys pojazdu. Testy przeprowadzone na zbiorze obrazów pokazały, że możliwe jest wyodrębnienie znaków tablicy rejestracyjnej niezależnie od zakłóceń jakimi były warunki pogodowe, pora dnia i inne zakłócenia.

EN

The article presents the topic of automatic license plate recognition of motor vehicles. Particularly it is focusing on goal to find solution of segmentation of license plate alphanumeric signs, which should be in the next step given to a module of automatic alphanumeric sings recognition. It is proposed to solve the goal of plate segmentation with using SRM (Statistical Region Merging) method and other additional methods. It leads to situation when the final set of elements ready to be recognized is efficiently found.

Słowa kluczowe

PL

segmentacja; tablica rejestracyjna; statystyczne łączenie regionów

EN

segmentation; licencse plate; statistical region merging

• Wydawca: Komisja Informatyki Polskiej Akademii Nauk, Oddział w Gdańsku
• Czasopismo: Metody Informatyki Stosowanej
• Rocznik: 2009
• Tom: nr 3 (20)
• Strony: 189--194
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Półrolniczak E.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Informatyki

Bibliografia

• [1] El-Adawi M., Abd el Moneim Keshk H., Mahmoud Haragi M., Automatic license plate recognition, Helwan Faculty of Engineering
• [2] Nock R., Nielsen F. Statistical Region Merging. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 26, 1452-1458, November 2004
• [3] Anagnostopoulos C., Psoroulas I., Loumos V., License Plate Recognition From Still Images and Video Sequences: A Survey, IEEE Transactions on Intelligent Transporting System, Vol. 9, No. 3, September 2008
• [4] Duc D., Du Le H., Vinh P., Viet H., Building an Automatic Vehicle License-Plate Recognition System, Intl. Conf. in Computer Science, Can Tho (Vietnam) 2005
• [5] Kwaśnicka H., Wawrzyniak B., License plate localization and recognition in camera pictures, Artificial Intelligence Methods, Gliwice 2002
• [6] Skarbek W. (red.), Multimedia: Algorytmy i Standardy Kompresji, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1998
• [7] Martinsky O., Recognition of vehicle number plates, ICEIS 2008, Barcelona (Spain), pp 136-140, Brno (Czech Republic), 2007
• [8] Kukharev G., Kuźmiński A., Techniki Biometryczne. Część 1: Metody Rozpoznawania Twarzy, Pracownia poligraficzna, Wydział Informatyki, Politechnika Szczecińska, Szczecin 2002
• [9] Felzenszwalb P.F., Huttenlocher D.P., Image Segmentation Using Local Variations, Proc. IEEE Int’l Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, 98-104, 1998
• [10] Sylvain Conchon and Jean-Christophe Filliâtre. A Persistent Union-Find Data Structure. In ACM SIGPLAN Workshop on ML, Freiburg (Germany), October 2007