基于多角度视图模型的车牌识别
计算机视觉与模式识别
2023-09-25 v1
摘要
在研究领域，相机捕获图像/视频中文本的检测/识别对研究者而言是极具挑战性的问题。尽管某些进展取得了高准确率，当前方法仍亟需实质性改进以应用于实际场景。不同于图像/视频中的文本检测，本文通过融合多帧不同视角来解决车牌内文本检测问题。对于每个视角，所提方法提取刻画车牌文本成分的描述性特征，具体为角点与面积。具体地，我们提出三个视角：view-1、view-2 与 view-3，基于相似度水平与距离度量的估计来识别最近邻成分，从而复原来自同一车牌行的文本成分。随后，我们采用 CnOCR 方法进行车牌内文本识别。在自采集数据集（PTITPlates，包含多种场景下的图像对）与公开可用的 Stanford Cars Dataset 上的实验结果表明，所提方法优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2309.12972,
title = {License Plate Recognition Based On Multi-Angle View Model},
author = {Dat Tran-Anh and Khanh Linh Tran and Hoai-Nam Vu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.12972},
year = {2023}
}