ISSN 2305-5626. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана: электронное издание. 2013
3
4) поиск по похожим номерам.
Для выделения меры схожести предлагаются такие варианты.
1.
Использование имеющейся статистики
. В процессе работы с
системой распознавания оператор имеет возможность просматривать
результаты распознавания и исправлять обнаруженные ошибки. Ча-
стота исправления одного символа на другой может свидетельство-
вать о частоте распознавания одного символа вместо другого. Ин-
формация об исправлениях собирается и может быть использована
для выделения меры схожести.
2.
Выделение меры схожести с использованием самоорганизую-
щихся карт Кохонена
[2]. Карта обучается по эталонным изображе-
ниям символов. После обучения карты Кохонена мера схожести сим-
волов определяется как расстояние между ними на карте.
3.
Формирование меры схожести
с использованием модели
распознавания. В данном алгоритме используется природа ошибок
распознавания — сама система распознавания. При реализации
данного алгоритма требуется обращаться к персептрону Розенблат-
та для распознавания эталонных изображений символов алфавита,
из которого состоят ГРЗ [3]. Подавая на вход вектор, соответству-
ющий эталонному изображению символа, на выходе из сети полу-
чаем оценки возможностей распознавания данного символа вместо
других символов алфавита. Такие оценки используются для форми-
рования меры схожести.
Итак, в
результате работы были проанализированы возможные
ошибки при распознавании номеров, разработаны и реализованы ал-
горитмы поиска автомобиля по номеру в хранилище данных с учетом
возможных ошибок распознавания.
Разработан программный продукт, позволяющий создавать и обу-
чать нейронную сеть, распознавать с помощью нее символы ГРЗ и про-
водить поиск номера по хранилищу данных с учетом возможных оши-
бок распознавания. При поиске можно учитывать ошибки
распознавания символов, используя меры схожести, полученные на ос-
нове самоорганизующихся карт Кохонена и с помощью системы распо-
знавания.
В ходе проверки работоспособности программы была выявлена
слабая корреляция двух реализованных методов.
Дальнейшее развитие проекта может включать:
– изучение и использование статистики, собираемой при работе
оператора с системой распознавания;
– изучение явления подмены шаблонов ГРЗ при распознавании;
– совместное использование нескольких методов поиска с учетом
ошибок.
1,2 4