基于隐马尔可夫模型的车牌自动识别技术.pdf

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1、第30卷第2期红外与激光工程2001年4月VoI.30No.2InfraredandLaserEngineeringApr.2001!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!文章编号：1007-227（62001）02-0102-06基于隐马尔可夫模型的车牌自动识别技术陈友仁，赵正校（上海交通大学图像处理与模式识别研究所，上海200030）摘要：文中提出了一种车牌字符识别的新方法，用二维隐马尔可夫模型方法识别车牌中的汉字，用

2、伪二维隐马尔可夫模型（P2D-HMM）方法识别车牌中的英文字符及阿拉伯数字。该算法适用于不同的字符大小、字符倾斜、污损等情况，抗噪声能力强。字符识别正确率达94%以上，满足实用技术的要求。关键词：智能交通；车牌识别；隐马尔可夫模型中图分类号：TP391文献标识码：BAutomaticrecognitionofVehiclelicensebasedonhiddenMarkoVmodelCHENYou-renZHAOZheng-xiao（InstituteofImageProcessing&PatternRecog

3、nition，ShanghaiJiaotongUniversity，Shanhai200030，China）Abstract：Inthispaper，anewaIgorithmtorecognizecharactersinvehicIeIicensepIatebasedonhiddenMarkovmode（IHMM）ispresented.Inthemethod，two-dimensionaIhiddenMarkovmode（I2D-HMM）isusedtorecognizechinesecharacters，

4、andpseudotwo-dimensionaIhiddenMarkovmode（IP2D-HMM）isusedtorec-ognizeEngIishcharactersandnumbers.ItisprovedthatthisaIgorithmcanbeusedtorecognizevarisizedchar-acterswithhightoIerancetodistortionandbIur，anditscharacterrecognitionaccuracyisabove94%.Itcanbeputint

5、opracticaIuse.Keywords：InteIIigenttraffic；VehicIeIicenserecognition；hiddenMarkovmodeI1引言随着现代交通的发展，智能交通系统越来越受到各国的重视，车牌自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的研究课题之一。车牌自动识别技术主要包括车牌定位和字符识别两方面的关键技术，文中提出了研究车牌字符识别的算法。车牌识别技术可应用于车库管理，道桥无人收费站，电子警察等。但是在实际的各种应用中，由于拍摄的角度、距离、天气等原因，造成

6、了车牌在照片上倾斜、变形、图像模糊、车牌中收稿日期：2000-07-21；修订日期：2000-12-08作者简介：陈友仁（1976-）男，硕士，主要从事模式识别与图像处理及智能交通等研究工作。开发的智能交通控制软件曾获1999年上海科技进步二等奖。·102·陈友仁：基于隐马尔可夫模型的车牌自动识别技术"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""的字体变形且字符大小不一，有时严重污损且伴有大量噪声。而传统的模板匹配等OCR方法中

7、均存在着噪声、字符缺损、倾斜及尺度大小、变形等问题，而且识别准确率不高。文中提出用隐马尔可夫模型（HMM）方法进行车牌字符识别。隐马尔可夫模型在语音识别方面得到了广泛的应用，近年来不少学者已尝试着将隐马尔可夫模型方法应用于字符识别，但目前的研究几乎都集中在一维隐马尔可夫模型（lD-HMM）上。考虑到国内车牌字符由汉字、英文字符及数字组成，鉴于汉字的二维空间拓扑结构特性，而一维隐马尔可夫模型方法与伪二维隐马尔可夫模型方法均不能反映此特性，因此文中提出汉字识别采用二维隐马尔可夫模型（2D-HMM）方法。而2D-HM

8、M的方法计算复杂，训练和识别很耗时间。如果7个字符全部用2D-HMM来识别的话，那么车牌识别的速度可能达不到某些应用的实时性要求，所以文中对车牌的英文字符和阿拉伯数字用伪2D-HMM的方法来识别。实验结果证明，用2D-HMM来识别汉字，用伪2D-HMM方法来识别英文字符和阿拉伯数字，在保证车牌高识别率的同时，也保证了识别的实时性，取得了满意的效果并已应用于拍摄图像的车牌自动识别系统中。