본 논문에서는 번호판 인식의 핵심 기술인 번호판 위치 지정, 문자 분할, 특징 추출 및 번호판 위치 인식 방법에 대해 자세히 설명하고 AdaBoost 알고리즘을 기반으로 한 번호판 인식에 대해 논의한 결과 AdaBoost 알고리즘이 번호판 탐지의 안정성과 정확도를 크게 향상시킬 수 있음을 알 수 있습니다. (채택하기를 희망합니다)
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번역, 한역영, 급해요!
번호판 인식 시스템은 번호판 감지, 문자 분할 및 문자 인식의 세 단계로 나눌 수 있습니다. 번호판 감지는 기울기, 조명, 오염 등이 있을 수 있어 알고리즘이 복잡하다. 최근 몇 년 동안, 많은 번호판 검사 알고리즘이 제안되었지만, 대부분 부족한 것이 있어 복잡한 환경에서 좋은 번호판 인식을 실현할 수 없다. 가장자리 감지 알고리즘은 촬영장 변화의 영향을 받으며, 번호판 가장자리가 선명하지 않을 때도 번호판을 감지할 수 있다. 색상과 텍스처 특징을 결합한 감지 정확도는 좋지만 조명의 영향은 매우 뚜렷하며 알고리즘의 복잡성이 높아 효과가 없습니다. 형태학적인 번호판 감지 알고리즘은 번호판 문자 범주의 영향을 받기 쉬우며 감지 속도가 느리다. 이러한 탐지 알고리즘은 어댑티브 알고리즘이 부족하여 결함이 있습니다. 이 문서에서는 정확한 분류기를 구성하는 어댑티브 학습 알고리즘인 AdaBoost 알고리즘의 Boosting 알고리즘을 제시했습니다. 이 알고리즘은 다양한 기능을 결합하여 정확한 분류기를 구성하여 번호판 감지를 완료합니다.