В статье приводятся результаты решения задачи обнаружения номеров государственной регистрации автотранспортных средств на изображениях. Решение основано на использовании каскада классификаторов в процессе мультимасштабного сканирования изображений для поиска однострочных номерных знаков. При построении каскада использовались классификаторы разных типов: начальные классификаторы основаны на анализе положения обучающих объектов в узлах многомерного куба (МКВ-классификаторы), конечные – формировались в виде линейной комбинации значений свойств с помощью алгоритма AdaBoost. Использование каскада смешанных классификаторов позволило увеличить быстродействие алгоритма обнаружения.
У статті наводяться результати вирішення задачі виявлення номерів державної реєстрації автотранспортних засобів на зображеннях. Рішення ґрунтується на використанні каскаду класифікаторів у процесі мультимасштабного сканування зображень для пошуку однорядкових номерних знаків. При побудові каскаду використовувалися класифікатори різних типів: початкові класифікатори ґрунтуються на аналізі положення навчальних об’єктів у вузлах багатомірного куба (МКВ-класифікатори), кінцеві – формувалися у вигляді лінійної комбінації значень властивостей за допомогою алгоритму AdaBoost. Використання каскаду змішаних класифікаторів дозволило збільшити швидкодію алгоритму виявлення.
The article is devoted to a problem of car license plate detection on images. The decision is based on use of the cascade of classifiers in the course of multiscale scanning of images for search of one-line license plates. At cascade construction classifiers of different types were used: initial classifiers are based on the analysis of position of training objects in vertexes of a multidimensional cube (MCV-classifiers), final - were formed in the form of a linear combination of values of features by means of algorithm AdaBoost. Use of the cascade of the mixed classifiers has allowed to increase computing characteristics of detection algorithm.
