车牌识别LPR（八）-- 字符识别

第八篇：字符识别

　　车牌定位、车牌倾斜校正、车牌字符分割都是为车牌字符识别做的前提工作，这些前提工作直接关系到车牌识别系统的性能。车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分，车牌字符识别的准确率是衡量车牌识别系统的一个很重要的指标。

　　一般字符识别的方法就是采用模式识别方法，简单的来说模式识别就是先通过提取输入模板的特征，然后通过模板的特征对样本进行分类，从而识别出样本。模式识别主要包括：数据采集、预处理、特征提取、特征匹配，其结构框架如图：

　　字符识别是模式识别的一个重要应用，首先提取待识别字符的特征；然后对提取出来的特征跟字符模板的特征匹配；最后根据准则判定该字符所属的类别。不同的训练方法，不同的特征提取，不同的匹配规则，就相应的有不同的字符识别方法，基本上很多就是在这些地方做改进，或者是采用新的规则。但是万变不离其宗。

（1）模板匹配字符识别算法。

　　模板匹配字符识别算法是图像识别中的经典算法之一，该算法的核心思想是：通过比较待识别字符图像的字符特征和标准模板的字符特征，计算两者之间的相似性，相似性最大的标准模板的字符即为待识别的字符。该方法首先要建立标准模板库，其中标准模板库中的字符的大小是一样的；然后将待识别的字符规格化，其大小应该和模板库中的字符一样；最后将待识别的字符和标准模板库中的所有字符进行匹配，计算相似度。模板匹配字符识别算法适用于印刷字体、字体规范的字符等，但是对字符变形、弯曲、字符旋转等情况的抗干扰能力差。

（2）神经网络字符识别算法

　　主要思想是：通过神经网络学习大量字符样本，从而得到字符的样本特征。当对待识别的字符进行识别时，神经网络就会将待识别字符的特征和之前得到的样本特征匹配，从而识别出字符。该算法主要利用神经网络的学习和记忆功能。神经网络虽然有其优点，但是由于采用神经网络识别字符依赖于初始的样本的选择，并且容易陷入局部最优和收敛速度慢，因此采用神经网络识别字符的算法仍需要改进。

（3）支持向量机

　　主要思想：同上，都是先得到样本特征，进行训练，然后再分类。SVM应该算是用的的最多的分类方法，一般大多适合于二分类问题，在这里就需要使用多分类器来构造。

字符识别步骤：

1、归一化

　　主要包括位置归一化和大小归一化。由于本文处理的车牌字符都是标准的印刷体字符，且都进行过倾斜校正，所以不需要对其进行位置归一化。但由于摄像距离大小不一样，导致拍摄到的车辆图像中的车牌字符大小不一，为了达到更好的识别效果，就需要对分割出来的单个车牌字符进行大小归一化。常用的归一化方法有两种：一种是将字符图像的外边框按比例线性放大或缩小到规定尺寸；另一种是根据水平和垂直两个方向像素的分布进行大小归一化。一般用第一种。当映射到原图像的点的坐标不是整数，即位于几个像素之间，这就需要利用插值算法来决定该像素的值。使用常见的双线性插值法。将图像归一化为32*64的。

2、特征

根据上一篇的介绍，采用LBP特征来识别汉字，均匀网格特征来识别字母和数字。

3、分类器

　　SVM作为分类器。支持向量机的原理，其所涉及到的数学知识比较复杂，自己编程实现的话有一定难度。采用现成的支持 SVM 的工具箱，公认做的比较好的是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)教授开发的 LibSVM，支持 SVM 的各种算法，可以解决回归和分类识别问题。LibSVM 不但提供了 Windows 系统的可执行文件，还提供了 C 语言的源代码，方便科研工作者根据自己的需要进行改进，而且还提供了 Java、Matlab、C#、Ruthon 等语言的接口。当然可以直接调用opencv中的SVM工具。

　　汉字的笔画很稠密，字符分辨率非常低:如果对车牌汉字字符进行二值化，将会丢失汉字的很多重要的结构信息，产生不必要的噪声，导致笔画断裂和笔画粘连等。

4、二次识别

　　总的来说，单个字符的识别率比较高，容易识别错的主要是相近字符，解决这类问题的最佳办法就是二次识别。将相似字符中的一个识别出来后，便能确定其属于哪一类相近字符类别,利用区分相近字符的细节特征，将这个字符到专门识别这类相近字符的分类器中进行二次识别。车牌字符中相近字符主要有5类，分为为“0”、“D”、“Q”，“B”、“8”，“2”、"Z"，“5”、"S"和“A”、“4”。

　　(1) “0”、“D、“Q”

　　从字符图像中可以看出,它们的区分在左侧和右下角，其中“D”的左边为直线，黑色像素点较多，而“0”和“Q”的左边均为弧线,黑色像素点相对较少；字符“Q”的右下角的笔画丰富，黑色像素较多。具体局部特征如图5.9：