フィードバック自己学習とハイブリッド二値化技術によるナンバープレートの位置特定と文字分割

ナンバープレートの位置特定（LPL）と文字分割（CS）は、ナンバープレート（LP）認識システムにおいて重要な役割を果たしています。本論文では、これら二つの問題に専念します。LPLにおいては、ヒストグラム均等化を用いてコントラストの低さとダイナミックレンジの問題を解決し、テクスチャ特性（アスペクト比や色の類似性など）を使用してLPを特定し、Hough変換を採用して回転問題を修正します。CSにおいては、ハイブリッド二値化技術を提案し、汚れたLP内の文字を効果的に分割します。また、システム内のパラメータを調整するためにフィードバック自己学習手法も用いられます。実験に記録された結果として、提案されたアルゴリズムにより良好な位置特定および分割結果が得られます。