基於SIFT演算法進行車牌認證

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姓名

王子豪(Tzu-Hao Wang) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊工程學系在職專班

論文名稱

基於SIFT演算法進行車牌認證
(License Plate Authentication based on SIFT Algorithm)

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摘要(中)

大多數的汽車自動辨識系統都是使用車牌辨識來作為第一線的汽車識別，車牌辨識系統雖然能讀取大多數的車牌，但是可能會失敗於兩種情況，一種是當車輛經過時，無法辨識出高信心值的車牌號碼，另一種則是車牌辨識系統辨識錯誤，造成車牌資料錯誤。
本論文利用SIFT特徵辨識的方法，用來處理被車牌辨識系統拒絕的車輛，當現行車牌辨識系統在面對車牌遮蔽或塗汙等影響車牌號碼辨識時，在第一次出現時先經由人工判定車號，再將人工判定車號及建立對應的特徵進行配對，透過車牌特徵辨識系統之技術，針對這些因車牌遮蔽、塗汙等特定車輛進行處理，之後由此特徵比對技術輔助辨識正確車號，並可建立自動車號特徵比對作業，減少事後人工補登及辨識引擎誤判車號之數量，降低相關檢核作業之人力成本。

摘要(英)

Most of automatic vehicle recognition systems use an ALPR as the first line-of-processing for recognizing vehicles. The ALPR reads the majority of the plates. However, the ALPR may fail in 2 cases: 1) the ALPR cannot recognize the plate due to the masking and smearing, and 2) the ALPR misrecognizes the plate.
In this study, we propose a license plate authentication system based on SIFT algorithm to process that cannot be recognized from the ALPR. When a car with a masking or smearing plate first appears in the ALPR, the license plate number is determined manually. Then, the SIFT algorithm is applied on the image of vehicle with masking and smearing license plate for extracting features. Finally, while a vehicle cannot be recognized from the ALPR appears, it would be authenticated through the SIFT feature matching. Based on the proposed scheme, the manpower costs associated with the inspection operations could be reduced magnificently.

關鍵字(中)

★ 尺度不變轉換
★ 車牌

關鍵字(英)

★ SIFT
★ Licence plate number

論文目次

目錄
摘要 ii
ABSTRACT iii
誌謝辭 iv
目錄 v
圖目錄 vii
表目錄 ix
一、緒論 1
1-1. 研究背景與目的 1
1-2. 研究方法與範圍 6
1-3. 論文架構 7
二、相關研究 8
2-1. SIFT(Scale-invariant feature transform)簡介 8
2-2. SURF(Speeded Up Robust Features)簡介 12
2-3. OpenCV(Open Source Computer Vision)簡介 16
三、系統架構與實作 18
3-1. 研究範圍 19
3-2. 建立車牌樣本 19
3-3. 擷取車牌特徵建立特徵資料庫 20
3-4. 比對車牌特徵 22
四、研究結果 25
4-1. 實驗環境與資料 25
4-2. 實驗數據與結果 27
五、結論與未來展望 32
參考文獻 33

參考文獻

[1] 尺度不變特徵轉換，取自https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E4%B8%8D%E8%AE%8A%E7%89%B9%E5%BE%B5%E8%BD%89%E6%8F%9B。
[2] 李棟良，劉文彬，「基於SIFT特徵篩選之人臉辨識系統」，第十三屆離島資訊技術與應用研討會，573~578頁，屏東，台灣，2014年5月。
[3] http://wiki.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5
[4] http://www.ettoday.net/news/20140106/313525.htm
[5] 辜致翔，「基於三元化特徵描述子之行動影像識別機制」，國立政治大學，碩士論文，民國103年。
[6] http://www.code06.com/other/liyuefeilong/104236.html
[7] 徐志慧，「SIFT影像比對效率與準確度之提升」，國立台北大學，碩士論文，民國98年。
[8] 曹鈞富，「SURF應用於自走車定位及路徑導引」，國立台灣海洋大學，碩士論文，民國102年。
[9] David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints." International journal of computer vision, 2004.
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[11] David G. Lowe, “Object recognition from local scale-invariant features.” Proceedings of the International Conference on Computer Vision: pp.1150–1157. 1999.
[12] E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige and G. Bradski. "ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF." 2011 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2011.
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[15] 徐尉嘉，「嵌入式影像處理系統及SURF特徵擷取」，國立交通大學，碩士論文，民國101年。
[16] OpenCV，http://opencv.org
[17] OpenCV 中文網站，http://www.opencv.org.cn/
[18] OpenCVSharp，https://code.google.com/p/opencvsharp/
[19] EmguCV，http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page

指導教授

范國清、陳映濃

審核日期

2017-1-23

推文