基于可變部件模型的車(chē)牌檢測(cè)識(shí)別在線學(xué)習(xí)算法.pdf

1、車(chē)牌是交通場(chǎng)景圖像中十分重要的目標(biāo)類(lèi),是交通領(lǐng)域智能視頻分析的核心對(duì)象之一。良好圖像質(zhì)量的車(chē)牌檢測(cè)與識(shí)別,已經(jīng)有了較為成熟的實(shí)用算法;但針對(duì)各種復(fù)雜背景或松視角約束等成像條件下的車(chē)牌圖像,如何提高并維持車(chē)牌檢測(cè)與識(shí)別的性能指標(biāo)仍然是個(gè)值得繼續(xù)研究的問(wèn)題?；谠诰€學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別,是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究方向之一。如何使車(chē)牌檢測(cè)與識(shí)別算法在工作的過(guò)程中進(jìn)行在線學(xué)習(xí),逐步提升算法的性能指標(biāo),并適應(yīng)成像環(huán)境的變化,也是個(gè)值得深入研究的課

2、題。本文引入有監(jiān)督或半監(jiān)督的在線學(xué)習(xí)機(jī)制,使得車(chē)牌檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)在使用過(guò)程中性能指標(biāo)保持在較高的水平。本文還引入了一種近年來(lái)比較流行的基于可變部件模型的目標(biāo)檢測(cè)方法,分析其在線學(xué)習(xí)的思路,并嘗試把可變部件模型應(yīng)用到車(chē)牌檢測(cè),取得了較好的效果。本文的主要工作包括:
　　 1.歸納總結(jié)了目前主流的車(chē)牌檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)的流程架構(gòu)及關(guān)鍵算法。車(chē)牌檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)的主要流程包括:車(chē)牌檢測(cè)定位、字符分割、字符特征提取與識(shí)別。本文研究各個(gè)步驟的關(guān)鍵

3、算法,分析主流算法的優(yōu)勢(shì)和不足,闡述了本文所研發(fā)的離線學(xué)習(xí)型的車(chē)牌檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)中所采用的主要算法思想。
　　 2.研究了在線學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論和核心思想,提出基于有用戶參與的車(chē)牌檢測(cè)與識(shí)別在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)的流程架構(gòu)。用戶以適當(dāng)?shù)姆绞?介入到車(chē)牌檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)中,把對(duì)檢測(cè)識(shí)別結(jié)果的監(jiān)督意見(jiàn)反饋到車(chē)牌檢測(cè)與識(shí)別流程的各個(gè)環(huán)節(jié)中,通過(guò)在線學(xué)習(xí)訓(xùn)練,提高整個(gè)車(chē)牌檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的性能指標(biāo)。
　　 3.研究了可變部件模型在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的發(fā)展