基于局部特征的駕駛證自動識別系統

馬 嶺， 蔣慧琴， 劉玉敏

(1.鄭州大學 信息工程學院， 河南 鄭州 450001; 2.鄭州大學 數字化影像技術研究中心，河南 鄭州 450001； 3．鄭州大學 商學院，河南 鄭州 450001)

基于局部特征的駕駛證自動識別系統

馬 嶺1,2， 蔣慧琴1,2， 劉玉敏2,3

(1.鄭州大學 信息工程學院， 河南 鄭州 450001; 2.鄭州大學 數字化影像技術研究中心，河南 鄭州 450001； 3．鄭州大學 商學院，河南 鄭州 450001)

針對待識別號碼存在于文字、陰影線、方框等實際復雜背景中時，現有算法識別精度低、普適性及魯棒性不強等問題，設計并實現了一種高速駕駛證自動識別系統.首先通過自適應二值化與形態學處理相結合解決因光照不勻、噪聲、傾斜及具有陰影線字符導致的分割難點，進而利用Blob分析提取駕駛證上的重要局部特征，最后綜合利用字符先驗信息和相關匹配算法提高識別率.實際測試結果表明，系統識別率高，并據此開發出了投向市場的實用產品.

紋理消除；二值化；圖像分割；Blob分析；字符識別

0 引言

文字識別(OCR)在許多領域有重要應用，例如，身份證號碼的自動識別[1]；聯機搜索手寫體文本中的關鍵詞識別[2]；視頻中的文字識別[3]以及基于車牌識別的諸多應用系統[4-8].其共性難題在于實際復雜場景下怎樣高速精準地提取最小識別特征.目前，常用算法包括閾值法[4]、投影法[5]和連通域分析法等.閾值法和投影法的特點是處理速度快，但對光照不勻、噪聲及傾斜的字符敏感，分割精度和魯棒性有限.因此，工程上常把閾值法和投影法與其他方法結合以改善分割精度.文獻[4]提出一種基于全局閾值法與BP神經網絡相結合的車牌識別系統；……