Применение алгоритма Виолы-Джонса, преобразования Хафа и искусственных нейронных сетей для распознавания символьной информации на сложном фоне
| Parent link: | Научная визуализация: электронный журнал.— , 2009- Т. 8, № 3.— 2016.— [С. 65-77] |
|---|---|
| Main Author: | |
| Corporate Author: | |
| Other Authors: | , |
| Summary: | Заглавие с экрана Работа посвящена разработке алгоритмов и программных средств, позволяющих повысить эффективность распознавания символов на сложном фоне, подверженных шумовым, аффинным и проекционным искажениям. В работе предлагается подход к решению задачи распознавания символов, включающий в себя три основных этапа: детектирование области расположения символов на изображении; нормализация изображения и выделение отдельных символов; распознавание символов. Для детектирования области расположения символов на изображениях со сложным фоном предложена реализация алгоритма Виолы-Джонса. Нормализация изображения включает в себя выделение границ, преобразование Хафа, поиск замкнутых контуров, выравнивание изображения. С помощью преобразования Хафа выполняется поиск горизонтальных граней строки символов на изображении. С помощью операции поиска замкнутых контуров выполняется обнаружение области расположения отдельных символов на изображении. Для распознавания символов предложена конфигурация сверточной нейронной сети. Представлены результаты тестирования эффективности разработанных алгоритмов и их сравнение с существующими аналогами. На основе предложенного подхода разработана программная система, которая предназначена для распознавания государственных регистрационных знаков транспортных средств на изображениях и по результатам тестирования показала высокую эффективность распознавания символов на сложном фоне. The work is dedicated to development of algorithms to increase the efficiency of character recognition on a complex background with noise, affine and projective distortions. The paper proposes an approach to solving the problem of character recognition, which includes three main stages: detection of region character locations in the image; image normalization and selection of individual characters; character recognition. The Viola-Jones algorithm realization is proposed for detecting of the characters’ region in images with complex background. Image normalization includes the following operations: selection borders, Hough transform, closed contours search, image alignment. The search of characters string horizontal edges in the image is performed by using the Hough transform. The detection of individual characters’ regions is performed by using the closed contours search. The configuration of convolution neural network is proposed for character recognition. The testing results of the developed algorithms efficiency and their comparison with existing analogues are presented. On the basis of the approach, the software system which shows the high efficiency of character recognition on a complex background intended to recognize the car number plates in the images was developed. Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
| Published: |
2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://sv-journal.org/2016-3/05.php?lang=ru http://elibrary.ru/item.asp?id=26460843 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=652659 |