Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания

Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания

В статье приводятся результаты решения задачи нормализации автомобильного номера и обнаружения символов на изображении номера для проведения их дальнейшего распознавания. Под нормализацией здесь понимается поворот изображения номера в плоскости изображения так, чтобы строка символов располагалась...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2010
Автор: Мурыгин, К.В.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
Назва видання:Штучний інтелект
Теми:
Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56557
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания / К.В. Мурыгин // Штучний інтелект. — 2010. — № 3. — С. 364-369. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-56557
record_format dspace
spelling irk-123456789-565572014-02-20T03:07:33Z Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания Мурыгин, К.В. Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений В статье приводятся результаты решения задачи нормализации автомобильного номера и обнаружения символов на изображении номера для проведения их дальнейшего распознавания. Под нормализацией здесь понимается поворот изображения номера в плоскости изображения так, чтобы строка символов располагалась горизонтально. Для решения этой задачи используется глобальный анализ изображения при помощи преобразования Хафа. Сегментация символов основывается на использовании моделей расположения символов на номере. В ходе сопоставления различных моделей с реальным изображением определяется модель, имеющая наилучшее соответствие, параметры которой используются для получения координат символов. Такой подход позволил также определять тип номера и принадлежность символа к буквам или цифрам, что облегчает их дальнейшее распознавание. Предложенный алгоритм нормализации и сегментации символов позволяет использовать его в системах распознавания автомобильных номеров. У статті приводяться результати рішення задачі нормалізації автомобільного номера і виявлення символів на зображенні номера для проведення подальшого розпізнавання. Під нормалізацією тут розуміється поворот зображення номера в площині зображення так, щоб рядок символів розташовувався горизонтально. Для рішення цієї задачі використовується глобальний аналіз зображення за допомогою перетворення Хафа. Сегментація символів ґрунтується на використанні моделей розташування символів на номері. У ході зіставлення різних моделей з реальним зображенням визначається модель, що має найкращу відповідність, параметри якої використовуються для одержання координат символів. Такий підхід дозволив також визначати тип номера і приналежність символу до букв або цифр, що спрощує задачу їх подальшого розпізнавання. Запропонований алгоритм нормалізації і сегментації символів дозволяє успішно використовувати його в системах розпізнавання автомобільних номерів. In the article results of the decision of a problem of normalization of a car plates and detection of symbols on the image of plate for carrying out of their further recognition are resulted. Normalization here is understood as rotation of the image of plate in an image plane so that the line of symbols settled down horizontally. For the decision of this problem the global analysis of the image by means of Hough’s transformation is used. Segmentation of symbols is based on use of models of an arrangement of symbols on plate. During comparison of various models to the real image the model having the best conformity which parameters are used for detection of symbols location is defined. Such approach allowed to define also type of car plate and a symbol accessory to letters or figures that facilitates their further recognition. The offered algorithm of normalization and segmentation of symbols allows to use successfully it in systems of recognition of car plates. 2010 Article Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания / К.В. Мурыгин // Штучний інтелект. — 2010. — № 3. — С. 364-369. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56557 004.89:004.93 ru Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
spellingShingle Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
Мурыгин, К.В.
Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания
Штучний інтелект
description В статье приводятся результаты решения задачи нормализации автомобильного номера и обнаружения символов на изображении номера для проведения их дальнейшего распознавания. Под нормализацией здесь понимается поворот изображения номера в плоскости изображения так, чтобы строка символов располагалась горизонтально. Для решения этой задачи используется глобальный анализ изображения при помощи преобразования Хафа. Сегментация символов основывается на использовании моделей расположения символов на номере. В ходе сопоставления различных моделей с реальным изображением определяется модель, имеющая наилучшее соответствие, параметры которой используются для получения координат символов. Такой подход позволил также определять тип номера и принадлежность символа к буквам или цифрам, что облегчает их дальнейшее распознавание. Предложенный алгоритм нормализации и сегментации символов позволяет использовать его в системах распознавания автомобильных номеров.
format Article
author Мурыгин, К.В.
author_facet Мурыгин, К.В.
author_sort Мурыгин, К.В.
title Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания
title_short Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания
title_full Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания
title_fullStr Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания
title_full_unstemmed Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания
title_sort нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate 2010
topic_facet Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56557
citation_txt Нормализация изображения автомобильного номера и сегментация символов для последующего распознавания / К.В. Мурыгин // Штучний інтелект. — 2010. — № 3. — С. 364-369. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.
series Штучний інтелект
work_keys_str_mv AT muryginkv normalizaciâizobraženiâavtomobilʹnogonomeraisegmentaciâsimvolovdlâposleduûŝegoraspoznavaniâ
first_indexed 2023-10-18T18:27:57Z
last_indexed 2023-10-18T18:27:57Z
_version_ 1796144285167386624

Схожі ресурси