Preview

Информатика

Расширенный поиск

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ НОМЕРНЫХ ЗНАКОВ АВТОМОБИЛЕЙ

Полный текст:

Аннотация

Представлены типовая архитектура системы распознавания номерных знаков, методы и алгоритмы, применяемые в существующих системах, а также система распознавания автомобильных номерных знаков Республики Беларусь. Рассмотрены применение вейвлет-моментов и моментов псевдо-Цернике для выделения признаков и классификация с использованием искусственных нейронных сетей.

Об авторах

В. Н. Князев
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Беларусь


Р. Х. Садыхов
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Беларусь


Список литературы

1. Setchell C.J. Applications of Computer Vision to Road-traffic monitoring. PhD thesis. University of Bristol, 1997. – 170 p.

2. Inigo R. Traffic Monitoring and Control Using Machine Vision: a survey // IEEE Transactions on Industrial Electronics, IE-32. – № 3. – 1985. – P. 177 – 185.

3. Schneiderman H., Kanade T. A statistical method for 3D-object detection applied to faces and cars // Proc. of the Computer Vision and Pattern Recognition. – USA. – P. 746 –752.

4. Belkasim S.O., Sridhar M., Ahmadi M. Pattern Recognition with Moment Invariants: a Comparative Study and new Results // Pattern Recognition. – V. 24. – № 12. – 1991. – P. 1117 – 1138.

5. Lisboa P.J.G., Perantonis S.J. Invariant character recognition: Comparison of Zernike moment and high order neural networks // Proc. of the Int. Joint Conf. on Neural Networks. – Singapore, 1991. – P. 1421 – 1425.

6. Khotanzad A., Hong Y.H. Invariant Image Recognition by Zernike Moments // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1990. – P. 489 – 497.

7. Vatkin M., Selinger M. The system of handwritten characters recognition on the basis of Legendre moments and neural network // The Int. Workshop on Discrete-Event System Design. – Poland, 2001. – P. 259 – 263.

8. Shen D., Horace H.S. Discriminative wavelet shape descriptors for recognition of 2D-patterns // Pattern Recognition. – V. 32. – № 2. – 1999. – P. 151 – 166.

9. Huang J., Wechsler H. Eye Detection Using Optimal Wavelet Packets and Radial Basis Functions // Int. Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. – V. 13. – № 7. – 1999. – P. 1009 – 1026.

10. Hjelmas F., Boon Kee Low. Face detection: a survey // Computer Vision and Image Understanding. – V. 83. – № 3. – 2001. – P. 236-274.

11. Torres-Mendez L.A., Ruiz-Suarez J.C. Scale-Invariant Object Recognition // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part C: Application and Reviews. – V. 30(1). – 2000. – P. 125 – 130.

12. Phokharatkul P., Kimpan Chow. Handwritten Thai Character Recognition Using Fourier Descriptors and Genetic Neural Networks // Computational Intelligence. – V. 18. – № 3. – 2002. – P. 270 – 293.

13. Chong C.W., Mukundan R., Raveendran P. An Efficient Algorithm for Fast Computa-tion of Pseudo-Zernike Moments // International Conference on Image and Vision Computing (IVCNZ-01). – New Zealand, 2001. – P. 237 – 242.

14. Осовский C. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 c.

15. Bulas-Kruz J. Ali A.T., Dagless E.L. A Temporal Smoothing Technique for Real-Time Motion Detection // Proc. of 5th Int. Conf. on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP-93). – 1993. – P. 379 – 386.


Для цитирования:


Князев В.Н., Садыхов Р.Х. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ НОМЕРНЫХ ЗНАКОВ АВТОМОБИЛЕЙ. Информатика. 2004;(2(02)):45-56.

Просмотров: 107


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)