發(fā)布時(shí)間：2017-10-24 12:11

  本文關(guān)鍵詞：前背景骨架區(qū)域隨機(jī)點(diǎn)對(duì)策略驅(qū)動(dòng)下的車標(biāo)識(shí)別方法

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【摘要】：目的現(xiàn)有的車標(biāo)識(shí)別算法均為各種經(jīng)典的圖像特征算子結(jié)合不同的分類器組合而成,均未分析車標(biāo)圖像的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。綜合考慮車標(biāo)圖像的灰度特征和結(jié)構(gòu)特征,提出了一種前背景骨架區(qū)域隨機(jī)點(diǎn)對(duì)策略驅(qū)動(dòng)下的車標(biāo)識(shí)別方法。方法本文算法將標(biāo)準(zhǔn)車標(biāo)圖像分為前景區(qū)域和背景區(qū)域,分別提取前、背景的骨架區(qū)域,在其中進(jìn)行隨機(jī)取點(diǎn),形成點(diǎn)對(duì),通過進(jìn)行點(diǎn)對(duì)的有效性判斷,提取能表示車標(biāo)的點(diǎn)對(duì)特征。點(diǎn)對(duì)特征表示兩點(diǎn)周圍局部區(qū)域的相似關(guān)系,反映了實(shí)際車標(biāo)成像過程中車標(biāo)圖案部分與背景部分的灰度明暗關(guān)系。結(jié)果在卡口系統(tǒng)截取的19 044張車標(biāo)圖像上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,與其他僅基于灰度特征的識(shí)別方法相比,本文提出的點(diǎn)對(duì)特征識(shí)別方法具有更好的識(shí)別效果,識(shí)別率達(dá)到了95.7%。在弱光照條件下,本文算法的識(shí)別算法效果同樣優(yōu)于其他僅基于灰度特征的識(shí)別方法,識(shí)別率達(dá)到了87.2%。結(jié)論本文提出的前背景骨架區(qū)域隨機(jī)點(diǎn)對(duì)策略驅(qū)動(dòng)下的車標(biāo)識(shí)別方法,結(jié)合了車標(biāo)圖像的灰度特征和結(jié)構(gòu)特征,在進(jìn)行車標(biāo)的描述上具有獨(dú)特性和排他性,有效地提高了車標(biāo)的識(shí)別率,尤其是在弱光照條件下,本文方法具有更強(qiáng)的魯棒性。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院可視化與協(xié)同計(jì)算研究室;
【關(guān)鍵詞】： 車標(biāo)識(shí)別 點(diǎn)對(duì)特征 前背景區(qū)域 骨架區(qū)域 隨機(jī)取點(diǎn) 交叉配對(duì)
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61370167) 安徽省科技攻關(guān)項(xiàng)目(1401b042009)~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 余燁,聶振興,金強(qiáng),王江明第21卷/第10期/2016年10月前背景骨架區(qū)域隨機(jī)點(diǎn)對(duì)策略驅(qū)動(dòng)下的車標(biāo)識(shí)別方法0引言隨著社會(huì)的發(fā)展、車輛擁有量的增加,借助車輛為作案工具的案件也隨之增加。在進(jìn)行此類案件的偵破時(shí),由于盜用車牌號(hào)、污損車牌、摘除車牌等手段的使用,使得目前較為成熟

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本文編號(hào)：1088696