系統識別號 | U0002-2907201908505500 |
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DOI | 10.6846/TKU.2019.00976 |
論文名稱(中文) | 圖像分類方法在車牌辨識的比較 |
論文名稱(英文) | Comparisons of image classification methods in license plate recognition |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 統計學系應用統計學碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Statistics |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 107 |
學期 | 2 |
出版年 | 108 |
研究生(中文) | 陳姿伶 |
研究生(英文) | Zi-Ling Chen |
學號 | 605650034 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2019-07-03 |
論文頁數 | 41頁 |
口試委員 |
指導教授
-
陳景祥
委員 - 李百靈 委員 - 何宗武 |
關鍵字(中) |
圖像辨識 車牌辨識 支持向量機 極限梯度提升 卷積神經網路 |
關鍵字(英) |
Image Recognition License Plate Recognition Support Vector Machine eXtreme Gradient Boosting Convolutional Neural Network |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
隨著科技不斷的進步,對圖像處理的需求也隨之增加,而車牌辨識為圖像辨識常見的應用之一。辨識車牌號碼在生活上有許多應用,像是可以用於停車場收費、取締交通違規等等。因此提高車牌辨識的準確率可提升生活中的便利性、節省人力成本、提高執法效率。 本論文比較不同分類方法用於辨識車牌號碼的效果,期望能建立一套車牌辨識系統。因車牌圖像來自不同地區,則以資料增強方式增加訓練樣本以提高辨識正確率。車牌辨識可分為三個階段:偵測車牌區域、分割車牌字符、辨識車牌號碼。本篇分別探討各階段使用方法,分別以像素強度、方向梯度直方圖(HOG)做為特徵向量建立模型,再以指標評估哪一模型用於車牌辨識效果最佳,並探討各數字及字母的辨識情形。 |
英文摘要 |
As technology advances, the need of image recognition becomes important as well. License plate recognition is one of the common applications for image recognition. Identifying license plate numbers has many applications in life, such as parking fees, traffic violations, etc., thus improving the accuracy of license plate recognition can improve convenience in life, reduce capital expenditure, and improve law enforcement efficiency. This paper compares the effects of different classification methods for identifying license plate numbers, and hopes to establish a license plate recognition system. Since license plate images come from different regions, we increase the training samples by a data augmentation method to improve the recognition accuracy. License plate recognition can be divided into three stages: detecting the license plate area, character segmentation of license plate, and identifying the license plate number. This article explores the feasible methods at each stage respectively, using pixel intensity and histogram of oriented gradients (HOG) as the feature vector to build the models. We also use indicator to evaluate which model is best for license plate recognition and explore the identification of each number and letter. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 第一章 緒論 1 第一節 研究背景 1 第二節 研究動機與目的 2 第三節 論文架構 2 第二章 文獻探討 3 第一節 偵測車牌區塊位置 3 第二節 字符圖像切割 4 連通區域分析(CCA) 5 第三節 文字圖像辨識 8 1.支持向量機(SVM) 8 2.極限梯度提升(XGBoost) 11 3.卷積神經網路(CNN) 14 第三章 車牌辨識的架構流程 17 第一節 偵測車牌位置-找尋矩形輪廓 17 第二節 字符圖像切割-連通區域分析 20 第三節 辨識字符圖像-建立分類器 23 評估模型指標 24 第四章 分析結果與評估 26 第一節 分析環境 26 第二節 分析資料說明 26 第三節 資料預處理 29 第四節 分析結果評估 32 第五章 結論與建議未來展望 37 第一節 結論 37 第二節 建議與未來展望 38 參考文獻 39 資料來源 41 車牌圖像資料來源 41 字符圖像資料來源 41 表目錄 表 1 字符圖像調整比例過程 22 表 2 混淆矩陣 24 表 3 分析環境 26 表 4 訓練資料集各類別張數 28 表 5 各model分割字符差異個數表 33 表 6 各model預測正確率及訓練時間 34 表 7 各model數字及字母預測正確率 36 圖目錄 圖 1 車牌辨識流程 3 圖 2 像素4鄰域與8鄰域示意圖 6 圖 3 二值化後像素示意圖 6 圖 4 連通區域分析第一階段掃描後像素示意圖 7 圖 5 連通區域分析第二階段掃描後示意圖 8 圖 6 CNN結構圖 15 圖 7 CNN卷積運算 15 圖 8 池化層運算 16 圖 9 全連階層運算 16 圖 10 灰階化圖像 17 圖 11 高對比度圖像 17 圖 12去除雜訊後圖像 17 圖 13 二值化圖像 17 圖 14 圖像中可能為字符區域 18 圖 15 車牌區域候選者 19 圖 16 車牌區域 19 圖 17 車牌圖像 20 圖 18 車牌二值化圖像 20 圖 19 車牌字符凸多邊形框 20 圖 20 篩選出車牌字符 21 圖 21 訓練資料集1字符圖像 26 圖 22 訓練資料集2字符圖像 27 圖 23 訓練資料集3字符圖像 27 圖 24 訓練資料集4字符圖像 27 圖 25 資料增強圖像示意圖 28 圖 26 測試資料集圖像範例 29 圖 27 SVM參數熱點圖 30 圖 28 HOG+SVM參數熱點圖 30 圖 29 CNN模型摘要 32 圖 30 擷取出車牌圖像範例 32 圖 31 各model辨識各數字及字母Precision折線圖 35 圖 32 各model辨識各數字及字母Recall折線圖 35 圖 33 各model辨識各數字及字母F1-Score折線圖 36 |
參考文獻 |
Kumari, S., Gupta, L., Gupta, P. (2017). Automatic License Plate Recognition Using OpenCV and Neural Network. International Journal of Computer Science Trends and Technology, vol. 5, no. 3, pp. 114-118. Duan, T. D., Hong Du, T. L., Phuoc, T. V., Hoang, N. V. (2005). Building an Automatic Vehicle License-Plate Recognition System. Int. Conf. Computer Science RIVF, pp. 59-63. Zhang, Y., Zhang, C. (2003). A new algorithm for character segmentation of license plate. IEEE IV2003 Intelligent Vehicles Symposium, pp. 106-109. Weijian, F., Zhou, X. (2012). The research on image extraction and segmentation algorithm in license plate recognition. International Conference on Information Technology and Management Science, pp. 487-494. Leelarani, B., Rameshnaidu, B. (2015). Recognition of License Plate Numbers using Connected Component Analysis. International Journal of Engineering Development and Research, vol. 3. Katiyar, G., Mehfuz, S. (2015). SVM based off line handwritten digit recognition. Annual IEEE India Conference, pp. 1-5. Rongwei, S., Siding, C., Bailong, D., Li, L. (2016). eXtreme Gradient Boosting for Identifying Individual Users across Different Digital Devices. International Conference on Web-Age Information Management, pp. 43-54. Radzi, A., Khalil-Hani, M. (2011). Character recognition of license plate number using convolutional neural network. International Visual Informatics Conference, pp. 45-55. Ren, X., Guo, H., Li, S., Wang, S., Li, J. (2017). A novel image classification method with CNN-XGBoost model. International Workshop on Digital Watermarking, pp. 378-390. Joy, V., Binu, A., Kuttyamma, A. J. (2017). License Plate Detection and Recognition Using a HOG Feature Based SVM Classifier. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, vol. 5, pp. 378-390. 資料來源 車牌圖像資料來源 1. http://www.medialab.ntua.gr/research/LPRdatabase.html 2. http://www.zemris.fer.hr/projects/LicensePlates/english/results.shtml 3. https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html 4. http://vmmrdb.cecsresearch.org/ 字符圖像資料來源 1. https://github.com/wzh191920/License-Plate-Recognition/tree/master/train 2. https://github.com/MinhasKamal/AlphabetRecognizer/tree/master/src/res/trainingData 3. https://github.com/openalpr/train-ocr/tree/master/br/chars 4. https://github.com/openalpr/train-ocr/tree/master/gb/chars |
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