 voronova-lv-panisheva-ev-tik-2022-2.pdf |
- 8
- К ВОПРОСУ ВЫБОРА МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГРАНИЦ И РАСПОЗНАВАНИЯ ГРАФИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ЗАДАЧЕ ИДЕНТИФИКАЦИИ НОМЕРА АВТОМОБИЛЯ
- Воронова Л. В., Панишева Е. В. К вопросу выбора метода определения границ и распознавания графического объекта применительно к задаче идентификации номера автомобиля // Технологии и качество. 2022. № 2(56). С. 46–50. https: doi 10.34216/2587-6147-2022-2-56-46-50.
- DOI: 10.34216/2587-6147-2022-2-56-46-50
- УДК: 004.93
- Дата приема статьи в публикацию: 19.05.2022
- Аннотация: В статье представлена методика определения границ и распознавания графического объекта – автомобильного номера. Разработка и использование автоматической системы распознавания автомобильного номера является актуальной задачей, так как позволяет производить контроль доступа автомобиля на закрытую охраняемую территорию без участия оператора. В статье приведен сравнительный анализ качества и эффективности работы различных методов (метод Виолы – Джонса, детектор границ Канни, оператор Собеля). Авторами предложена модификация метода определения границ в рамках решаемой задачи, оценена количественно точность распознавания.
- Ключевые слова: компьютерное зрение, контурный анализ, метод Виолы – Джонса, детектор границ Канни, оператор Собеля, фильтр Гаусса, скорость локализации, точность распознавания
- Список литературы: 1. Shapiro L. G., Stockman G. C. Computer Vision. New Jersey : Prentice-Hall, 2001. P. 279–325. 2. Viola P., Jones M. J. Robust real-time face detection // International Journal of Computer Vision. 2004. Vol. 57. P. 137–154. 3. Форсайт А. Д. Компьютерное зрение. Современный подход : пер. с англ. М. : Вильямс, 2004. 928 с. 4. Фурман Я. А., Юрьев А. Н., Яншин В. В. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений. Красноярск : Изд-во Красноярск. ун-та, 1992. 248 с. 5. Huang C. P., Wang R. Z. An Integrated Edge Detection Method Using Mathematical Morphology //Pattern Recognition and Image Analysis. 2006. Vol. 16, no. 3. P. 406–412. 6. Canny J. A Computational Approach for Edge Detection // IEEE Trans. Pattern Analysis Machine Intelligence. 1986. Vol. PAMI-8, no. 6. P. 679–698. 7. OpenCV: Open Source Computer Vision. URL: https://docs.opencv.org/3.4.0/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html (дата обращения: 2.03.2022). 8. Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1979. Vol. SMC-9, no. 1, P. 62–66.