Введение
ГЛАВА 1. Аналитический обзор методов распознавания символов на сложном фоне 14
1.1 Основные особенности процесса распознавания объектов на сложном фоне 14
1.2 Методы детектирования области расположения символов на изображениях 16
1.2.1 Методы эмпирического анализа 16
1.2.2 Методы, основанные на построении модели изображения объекта
1.3 Методы нормализации изображений и выделения отдельных символов 34
1.4 Методы распознавания символов на изображениях 39
1.4.1 Выделение признаков 42
1.5 Технические характеристики систем распознавания автомобильных номерных знаков 50
1.6 Цель и задачи исследования 55
1.7 Основные результаты и выводы по главе 1 56
ГЛАВА 2. Разработка алгоритмов распознавания символов на сложном фоне 58
2.1 Разработка алгоритма детектирования области расположения символов на изображениях 58
2.1.1 Сверточная нейронная сеть для предварительной классификации 59
2.1.2 Сверточная нейронная сеть для итоговой классификации 65
2.1.3 Алгоритм детектирования области расположения символов 69
2.2 Разработка алгоритма нормализации изображений символов 74
2.3 Разработка алгоритма распознавания символов 80
2.3.1 Сверточная нейронная сеть для распознавания символов 80
2.3.2 Алгоритм распознавания символов 84
2.4 Выбор активационной функции для сверточных нейронных сетей 87
2.5 Нормирование входных значений 90
2.6 Выбор исходных значений синаптических коэффициентов 91
2.7 Выбор алгоритма обучения для сверточных нейронных сетей 92
2.7.1 Результаты применения алгоритмов обучения 101
2.8 Основные результаты и выводы по главе 2 103
ГЛАВА 3. Программное обеспечение для распознавания символов на сложном фоне 104
3.1 Общие требования к разрабатываемому программному обеспечению 104
3.2 Выбор средств разработки программного обеспечения 105
3.3 Разработка программной системы
3.3.1 Классы для реализации сверточных нейронных сетей 110
3.3.2 Классы для работы с изображениями 116
3.3.3 Классы для нормализации изображений
3.4 Логические схемы разработанных алгоритмов 121
3.5 Пользовательский интерфейс программной системы 131
3.6 Основные результаты и выводы по главе 3 142
ГЛАВА 4. Тестирование разработанных алгоритмов и программных средств 143
4.1 Обучение и тестирование сверточных нейронных сетей 143
4.1.1 Обучение и тестирование сверточных нейронных сетей для детектирования области расположения символов 143
4.1.2 Обучение и тестирование сверточной нейронной сети для распознавания символов 154
4.2 Оценка качества работы программной системы 162
4.2.1 Оценка качества распознавания автомобильных номерных знаков при различном уровне освещения 163
4.2.2 Оценка качества распознавания автомобильных номерных знаков при различных углах отклонения, относительно регистрирующего устройства 166
4.2.3 Определение предельных значений углов отклонения номерных знаков, при которых точность распознавания символов остается на
максимально высоком уровне 167
4.3 Сравнение технических характеристик разработанных алгоритмов и
программных средств с существующими аналогами 175
4.4. Основные результаты и выводы по главе 4 184
Заключение 186
Список сокращений 188
Список использованных источников и литературы 189
Перечень публикаций по теме диссертации 20
