Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров

Abstract

В статье рассмотрен метод векторного приближения для получения улучшенных шаблонов классов распознаваемых символов с наименьшей ошибкой классификации. Реализованный по данному методу алгоритм производит постепенное смещение вектора-изображения шаблона класса по направлению к векторам-изображениям ошибочно классифицированных символов таким образом, чтобы область, соответствующая данному классу, захватывала эти изображения.

У статті розглянуто метод векторного наближення для здобуття поліпшених шаблонів класів розпізнаваних символів з найменшою помилкою класифікації. Реалізований за даним методом алгоритм здійснює поступовий зсув вектора-зображення шаблона класу у напрямку до векторів-зображень помилково класифікованих символів так, щоб область, відповідна даному класу, захоплювала ці зображення.

In the article the method of the vector approximation is considered to provide the improved templates of classes of recognizable characters with the least error of classification. The algorithm realized on this method produces the gradual displacement of vector-image of template of class towards the vectors-images of the characters classified by mistake so that an area appropriated, proper this class, took these images.