Методическое пособие 734

С целью подготовки к этапу распознавания изображения, в получившемся скелете выделяются ключевые точки соединения нескольких ребер скелета и концевых точек.

После получения описания скелета, в нем производят огрубляющую предобработ-

ку, которая состоит в объединении близких триодов и удалении коротких линий.

Нейронные сети. Главное достоинство применения искусственных нейронных сетей

всистемах распознания образов заключается

вих самостоятельном обучении.

Таблица 1. Задача распознавания символов.

После того, как поставлена задача выбирается тип нейронной сети и её обучение.

Обучение нейронной сети представляет собой многократное сопоставление изображений с конкретным символом в нейронной сети. После анализа изображения получаем выход нейронной сети, необязательно верный. Зная правильный ответ, желаемый выход, к примеру, для символа «1» будет та-

ким: (1, 0, 0, ..., 0), для символа «2» - (0, 1, 0,

..., 0) и т.д.

Чем больше изображений с символами используется для обучения, тем меньше ошибок будет в работе нейронной сети. После того, как нейронная сеть обучится, можно использовать её на практике.

Анализ методов показал, что наиболее подходящим является шаблонный метод: искажения данных из-за грязных номеров или неудачной фотографии некритичны, в номерах используется один шрифт, 23 символа (13 букв, 10 цифр).

Бинаризация изображения. Для про-

цедур сегментации и распознавания требуется бинарное изображение, которое состоит только из черных и белых пикселей. Преобразование исходного цветного изображения осуществляется за несколько этапов.

Сначала исходное изображение преобразуется в черно-белое, распознаётся и выре-

зается местоположение номера.

Далее производится процедура бинаризации с 50% черных пикселей (рис. 2).

Рис. 2. Номерной знак до бинаризации и после бинаризации

Далее применяется фильтр позволяющий увеличить контраст обрабатываемого изображения. Затем снова следует процедура бинаризации (рис. 3).

– исходное изображение

– увеличение контрастности

– повторная бинаризация

Рис. 3. Отфильтрованное изображение

Отфильтрованное изображение подлежит сегментации. Выделение символов проводится слева направо. Ищется точка, которая, возможно, принадлежит символу. Так как на номере возможна тень, верхние и

нижние точки не учитываются. От выбранной точки строится четырехсвязная область и выделяется символ. Исходя из ГОСТ Р 50577-93, ширина области имеет определённые границы, и символы не сольются друг с другом. В результате получаются границы, в которых расположен символ. Далее осуществляется переход к следующей точке, принадлежащей другому символу и т.д. Некоторые из полученных областей отбрасываются, остаётся 8 символов для распознавания (рис. 4).

Рис. 4. Результат работы сегментации

Задача распознавания изображения упрощается, так как от положения распознаваемой области понятно, буква или цифра должна получиться в результате.

После сравнения каждого символа с

УДК004.435

эталоном, имеем 10 или 13 оценок для каждой области. Символ с максимальной оценкой – подходящий.

Выводы. Безусловно, распознавание регистрационных номеров автомобилей – не самая простая задача, однако крайне необходимая и вполне выполнимая. Системы распознавания номеров полезны для ГИБДД, автоматизированных парковок и других учреждений и организаций. Развитие подобных программных систем позволит автоматизировать и упростить многие задачи.

Библиографический список

1.Д.А.Тархов. Нейронные сети. Модели и алгоритмы. (Справочник.) М., Радио-

техника, 2005, 328 с

2.Р.Дуда, П.Харт. Распознавание образов и анализ сцен. М., Мир, 1976, 512 с

3.ГОСТ Р 50577-93 "Знаки государственные регистрационные транспортных средств. Типы и основные размеры. Технические требования". – М.: ИПК Издательство стандартов, 2002. – 34 стр.

Использование RegEx оправдано тем, что помогает избавиться при парсинге от большого количества мусорной информации и отобрать нужную информацию из текста практически любой длины. Обычно выделяют три основные функции регулярных выражений:

1.Сопоставление (match) – проверка строки на заданный шаблон, соответствие текста подстроке-образцу.

2.Поиск (find) удобен в случаях, когда необходимо из текста выделить фрагменты, соответствующие данному регулярному выражению (для целей проверки правильности ввода пользовательских данных, для сбора однотипной информации и т.д.)

3.Замена (replace) позволяет не только найти удовлетворяющую шаблону информацию, но и заменить в тексте нужные последовательности символов на другие.

Возможности, которые открывает использование регулярных выражений, сложно переоценить: важно научиться их использовать. Синтаксис регулярных выражений – это обычные символы (литералы) и специальные символы (метасимволы) [3]. Таким образом, «страшный» набор символов при достаточном его изучении выглядит достаточно простым: метасимволы для возможности их отличия от обычных экранируются, вся «регулярка» оказывается лишь правилом, на соответствие которому проверяются все подстроки интересующего пользователя текста.

Существуют таблицы, группирующие основные RegEx в классы, удобные для применения. Якоря работают в большинстве языков программирования и используются для обозначения начала и окончания слова, строки, текста. Диапазоны в контексте регу-

лярных выражений включают граничные значения, группа обозначается круглыми скобками, диапазон – квадратными. Символьные классы особенно важны, т.к. определяют тип данных, на соответствие которому составляется регулярное выражение. Символом \s обозначается пробел, \d – цифра, \w – слово. Кванторы нужны для определения заданного числа повторений какойнибудь части шаблона. Если обратиться, к примеру, проиллюстрированному на рисунке 1, первая часть данного регулярного выражения \d{1,2} соответствует одной либо двум цифрам (в нашем случае, это число, обозначающее порядковый номер месяца). Мета-символы имеют специальное значение при работе с RegEx, поэтому, если они используются в тексте, их необходимо экранировать.

Полезным инструментом для изучения регулярных выражений является программный продукт под названием RegexBuddy, это мощный инструмент для создания, проверки и отладки регулярных выражений.

Фактически это комплексный справочник, система тестирования и словарь в одном продукте. Примеры и готовые шаблоны, а также построчное объяснение самостоятельно написанных или взятых извне регулярных выражений способны значительно облегчить процесс обучения механизму RegEx. Интерфейс программы представлен на рис. 2.

Таблица 1. Экранируемые символы и их значения.