【《深度学习技术及车牌识别算法分析案例》1900字】

-PAGE128--PAGE127-深度学习技术及车牌识别算法分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u26323深度学习技术及车牌识别算法分析案例 1260231.1深度学习概述 1233811.2深度学习模型 180571.3常用的车牌识别算法 3124021.3.1车牌检测方法 3160111.3.2车牌字符识别方法 41.1深度学习概述通过物联网、云计算、大数据的信息技术，大龄数据从各领域各专业出现，带来了计算能力的提高，从而深度学习慢慢走入人们视野，受到人们的关注。深度学习从刚开始的图像识别到机器学习的领域，它的发展走向新的时代。深度学习是一种多层表示学习的方法，由简单的非线性模块组成，将上一层特征转化为更高层、更抽象的特征[15-19]。深度学习在高维数据中处理中有着优异的表现，可以在科学、商业等社会各界的领域中发现它的存在，具体应用例如人脸识别[20]、语音识别[21]、自然语言处理[22-23]、搜索引擎等。它的独特之处就是只许很少人接介入，它是从学习方法自动获取数据的情况，都是有机器自主选取，这一过程替代了手工获取特征的方式[24]。深度学习的快速发展，逐渐影响人们的生活方式，对以后的发展也是充满机遇和挑战。1.2深度学习模型受限玻尔兹曼机是DBN的组成单元，结构如图2-1，在图中的上一层神经元组成隐元可获得输入可视层单元的高阶相关性，下一层的神经元组成显元。每一层都能用向量来表示，每一维表示神经元，每个神经元可分成两种状态，状态值用0或1来表示。每层内的神经元之间互相没有连接，而层间神经元是全连接。图2-1受限波尔兹曼机结构Figure2-1ThestructureofrestrictedboltzmannmachineRBM中假设显元层有x个可见元，隐元层有y个隐单元。RBM的能量函数即可由公式表示。EDBN训练分成预训练和调优两种，深度信念网络结构如图2-2它是由多层RBM组成。在预训练时，用无监督方法训练每一层的RBM并初始化各层间的连接权值和神经元的偏置值，在该层RBM训练后，将训练得到的参数输入到下层RBM中接着训练。在完成预训练过程后，在进行调优训练，调优是为了修正前一层RBM传递到后一层的误差，从而优化网络各层的参数，使网络性能变得更高。图2-2深度信念网络结构Figure2-2Thestructureofdeepbeliefnetwork1.3常用的车牌识别算法1.3.1车牌检测方法关于灰度图像信息的检测方法主要处理步骤可以概括为：将车牌进行灰度处理，突出车牌边缘特征和字符区域的特征，对原始灰度图再进行水平差分累加预算等操作，然后采用数学形态学、连通区域分析等方法对灰度图像进行处理从而获得车牌候选区，最后根据车牌字符长宽比确定车牌区。这类方法对于边缘或纹理信息有依赖性，常常出现车牌漏检或误检情况。基于边缘检测方法利用车牌字符区域像素灰度的阶跃变化特点，即在字符两侧的区域分属不同的区域，每个区域的灰度一致，但不同区域灰度在特征存在不同。根据这个特征，然后针对不同的环境和需求，选择恰当的边缘算子在检查每个像素邻域对灰度变化进行量化，检测边缘后为图像进行二值化的操作，使用投影变换或数学形态学确定车牌和字符区域[26-29]。这方法对于简单环境的图像有较好的定位效果，反应也非常快，能够消除噪声。但是环境太复杂获取不到字符边缘信息会使检测率下降。基于形态学特征的方法利用车牌的纵向纹理信息。对灰度处理后的图像进行边缘检测，然后用形态学的膨胀算法得到封闭的区域，在它基础上对这些区域进行填充和腐蚀处理消除复杂因素对车牌检测造成的影响来得到候选区域，结合车牌长宽比、垂直投影特征值等规则挑选出正确的车牌位置。本算法在进行图像二值化和形态学运算操作时，参数设定依赖人为因素，如果环境发生变化，还使用固定参数进行二值化等处理会造成车牌检测率下降。基于纹理特征的方法从车牌字符拥有足够角点分布的特点出发，结合角点特征和灰度跳变方法，采用哈里斯角点检测算子提取的图像特征，角点强度和车牌颜色确定候选区，然后通过扫描灰度跳跃并统计跳变情况确定车牌位置[30]，该方法对于车牌倾斜或变形以及光照强弱、日照均匀程度依赖较小，但是识别率容易受到车牌边界和字符间噪声的影响。基于彩色图像的检测方法利用车牌颜色进行检测，从RGB色彩空间转为其它色彩空间以后，根据我国车牌规定的底色信息把各色区域识别出来，再利用纹理或者车牌字符等特征确定车牌区域。这个方法可以降低图像中车牌的漏检率。但车牌图像的颜色信息容易受到外界环境的影响，从而会导致准确率的降低。1.3.2车牌字符识别方法模板匹配分类方法是利用相关匹配原理来判断输入图像与标准字符模板间的相似性，用数学模型计算图像和模板之间的相似度，把最为相似的类别判定为输入图像的所属类别。支持向量机是一种用于分类问题和回归分析的机器学习方法。支持向量机对于线性分类问题，主要是在多维空间里，目标是寻找到离超平面最近的点，通过约束条件得到最优解，这个超平面将数据分为两部分，每部分数据都属于同一个类别。对于多分类问题，可