Nghiên cứu đặc trưng HOG, mô hình SVM và ứng dụng trong bài toán nhận dạng biển số xe

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC VINH
________________________________________________________________________________

CHU THỊ PHƢƠNG THỦY

NGHIÊN CỨU ĐẶC TRƢNG HOG, MƠ HÌNH SVM
VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN NHẬN DẠNG
BIỂN SỐ XE

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Vĩnh Long, 7/2018


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC VINH
________________________________________________________________________________

CHU THỊ PHƢƠNG THỦY

NGHIÊN CỨU ĐẶC TRƢNG HOG, MƠ HÌNH SVM
VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TỐN NHẬN DẠNG
BIỂN SỐ XE
Chun ngành: Cơng nghệ thơng tin
Mã số: 8480201

LUẬN VĂN THẠC SĨ CƠNG NGHỆ THÔNG TIN
Ngƣời hƣớng dẫn: TS. Phan Lê Na

Vĩnh Long, 7/2018

1

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn này đƣợc hồn thành trên các kết
quả nghiên cứu của tơi dƣới sự hƣớng dẫn tận tình của TS. Phan Lê
Na. Các kết quả của nghiên cứu này chƣa đƣợc dùng cho bất cứ luận
văn cùng cấp nào khác. Ngoại trừ phần lý thuyết và các kết quả của
các cơng trình nghiên cứu khác đƣợc ghi rõ trong luận văn.
Cần Thơ, ngày 4 tháng 6 năm 2018
Ngƣời cam đoan
Chu Thị Phƣơng Thủy


2

LỜI CẢM ƠN
Đề tài này đƣợc hoàn thành em xin chân thành cảm ơn sự hƣớng
dẫn tận tình của Cơ TS. Phan Lê Na trong suốt quá trình thực hiện luận
văn. Mặc dù bận rộn với công việc nhƣng Cô vẫn giành nhiều thời gian
và tâm huyết để chỉ dẫn, định hƣớng, góp ý cách thực hiện và chia sẻ
những kinh nghiệm quý báu cho em, giúp em hoàn thành luận văn của
mình. Một lần nữa, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Cô.
Em xin cảm ơn quý Thầy Cô khoa Công nghệ Thông tin đã giúp
đỡ, hƣớng dẫn, truyền đạt những kiến thức quan trọng, quý báu trong
suốt q trình học tập. Chính nhờ những kiến thức đƣợc học từ q Thầy
Cơ mà em có thể thực hiện luận văn này.
Tôi cũng xin cảm ơn các anh chị và bạn bè trong lớp Công nghệ
thông tin K24 đã giúp đỡ, cổ vũ, động viên tôi trong quá trình học tập.

Mặc dù đã cố gắng rất nhiều để thực hiện luận văn trong phạm vi
và khả năng nhƣng chắc chắn sẽ khơng tránh khỏi những thiếu sót. Kính
mong nhận đƣợc sự góp ý, chỉ dẫn tận tình của quý Thầy Cô.


3

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................. 1
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................... 2
MỤC LỤC ......................................................................................................... 3
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .................................................................. 6
DANH MỤC CÁC BẢNG................................................................................ 7
DANH MỤC CÁC HÌNH ................................................................................. 8
MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 9
1.

Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu ....................................................... 9

2. Mục tiêu nghiên cứu đề tài ........................................................................ 9
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu ............................................................. 9
3.1. Đối tƣợng nghiên cứu ....................................................................... 10
3.2. Phạm vi nghiên cứu .......................................................................... 10
4. Nội dung nghiên cứu .............................................................................. 10
4.1. Nghiên cứu lý thuyết ........................................................................ 10
4.2. Nghiên cứu thực nghiệm .................................................................. 10
5. Bố cục luận văn ....................................................................................... 10
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE 12
1.1. Khái niệm bài toán nhận dạng biển số xe ............................................ 12
1.2. Phân loại biển số xe ............................................................................. 12

1.2.1. Quy định biển số của 64 tỉnh thành ............................................. 12
1.2.2. Những quy định về màu sắc và chữ số đặc biệt ............................ 13
1.3. Một số nghiên cứu ở nƣớc ngoài .......................................................... 15
1.4. Một số nghiên cứu trong nƣớc ............................................................. 16


4

1.5. Kết luận chung ...................................................................................... 16
CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE ..................... 18
2.1. Bài toán nhận dạng biển số xe .............................................................. 18
2.2. Các phƣơng pháp phát hiện biên ảnh ................................................... 22
2.2.1. Phƣơng pháp Gradient ................................................................... 22
2.2.2. Phƣơng pháp Laplace ................................................................... 24
2.2.3. Phƣơng pháp Canny....................................................................... 25
2.3. Phƣơng pháp phát hiện vùng chứa biển số xe ...................................... 30
2.3.1. Phƣơng pháp nhị phân ................................................................... 30
2.3.2. Phƣơng pháp tách biên .................................................................. 31
2.3.3. Phƣơng pháp biến đổi Hough ........................................................ 32
2.4. Các phƣơng pháp trích chọn đặc trƣng ảnh ......................................... 35
2.4.1. Phƣơng pháp trích chọn đặc trƣng ảnh dựa trên màu sắc ............. 35
2.4.2. Phƣơng pháp trích chọn đặc trƣng ảnh dựa trên kết cấu ............... 36
2.4.3. Phƣơng pháp trích chọn đặc trƣng ảnh dựa trên hình dạng........... 37
2.5. Đặc trƣng HOG .................................................................................... 38
2.5.1. Khái niệm....................................................................................... 38
2.5.2. Các bƣớc trích chọn đặc trƣng HOG trên ảnh ............................... 38
2.6. Mơ hình SVM ....................................................................................... 40
2.6.1. Giới thiệu ....................................................................................... 40
2.6.2. Khái niệm....................................................................................... 41
2.6.3. Ý tƣởng mô hình ............................................................................ 42

2.6.4. Nội dung mơ hình .......................................................................... 42
2.6.4.1. Cơ sở lý thuyết ........................................................................ 42


5

2.6.4.2. Bài toán phân 2 lớp với SVM ................................................. 43
2.6.4.3. Bài toán phân nhiều lớp với SVM .......................................... 44
2.7. Kết luận chung ...................................................................................... 45
CHƢƠNG 3: XÂY DỰNG MƠ HÌNH NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE .......... 46
3.1. Sơ đồ giải quyết bài toán nhận dạng biển số xe. .................................. 46
3.2. Thu thập biển số xe............................................................................... 47
3.3. Tiền xử lý ảnh ....................................................................................... 47
3.4. Phát hiện vùng chứa biển số xe. ........................................................... 48
3.5. Trích chọn đặc trƣng HOG ................................................................... 49
3.5.1. Phƣơng pháp thực hiện trích chọng đặc trƣng Hog với biển số xe 49
3.5.2. Phát hiện biển số xe với các đặc trƣng HOG ................................ 52
3.5.3. Áp dụng các bƣớc trích chọn đặc trƣng HOG trên vùng ảnh ứng
viên........................................................................................................... 53
3.6. Nhận dạng ảnh bằng mơ hình SVM ..................................................... 53
3.7. Kết luận chung ...................................................................................... 55
Chƣơng 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ............................ 56
4.1 Môi trƣờng thực nghiệm........................................................................ 56
4.2. Thực nghiệm ......................................................................................... 56
4.3. Kết quả thực nghiệm ............................................................................ 57
4.4. Đánh giá kết quả ................................................................................... 58
4.5. Hƣớng phát triển bài toán ..................................................................... 58
4.6. Kết luận chung ...................................................................................... 59
KẾT LUẬN ..................................................................................................... 60
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................... 61

6

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt

Tiếng Anh

Ý nghĩa

HOG

Histogram of oriented gradients Đặc trƣng của ảnh

SVM

Support vector machine

Máy học hỗ trợ vector


7

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1: Bảng kết quả 2 điểm biên lân cận................................................. 28
Bảng 4.1: Các tập ảnh nhận dạng biển số xe ................................................ 55
Bảng 4.2:Tập kiểm tra nhận dạng biển số xe ................................................ 55
Bảng 4.3: Kết quả thực nghiệm nhận dạng biển số xe.................................. 56

8

DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 2.1: Minh họa một hệ thống nhận dạng biển số xe ................................ 3
Hình 2.2: Hình mơ tả các điểm lân cận của P ............................................... 21
Hình 2.3: Sơ đồ giải quyết ............................................................................ 23
Hình 2.4: TRục tạo độ đề các đi qua 2 điểm ................................................. 25
Hình 2.5: Trục tọa độ đề các ......................................................................... 25
Hình 2.6: Hệ tọa độ cực ................................................................................ 26
Hình 2.7: Đƣờng thẳng Hough trong tọa độ cực .......................................... 26
Hình 2.8: Minh họa bài tốn phân 2 lớp bằng phƣơng pháp SVM ............... 35
Hình 3.1: Sơ đồ tóm tắt u cầu bài tốn ...................................................... 38
Hình 3.2: Minh họa quá trình nhận dạng ...................................................... 38
Hình 3.3: Ảnh input và 2 đạo hàm của nó .................................................... 41
Hình 4.1: Kết quả nhận dạng biển số xe ....................................................... 57


9

MỞ ĐẦU
1. Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu
Nhận dạng biển số xe là một bài tốn có nhiều ứng dụng trong thực tế
và nhận đƣợc sự quan tâm lớn từ cộng đồng các nhà khoa học nghiên cứu về
lĩnh vực nhận dạng trong thời gian gần đây. Đó là một hệ thống có khả năng
“đọc” và hiểu”các biển số xe một cách tự động. Hệ thống này đã đƣợc sử
dụng rộng rãi trên thế giới.Tuy nhiên hiện nay ở Việt Nam những hệ thống
quản lý đó chƣa nhiều và lĩnh vực nhận dạng còn đang phát triển.
Từ những thực tế đó, chúng tơi chọn đề tài “Nghiên cứu đặc trƣng

HOG, mơ hình SVM và ứng dụng trong bài tốn nhận dạng biển số xe” với
mục đích để tìm hiểu nhằm trợ giúp cho công tác giám sát, quản lý các
phƣơng tiện giao thông một cách hiệu quả, dễ dàng và nhanh chóng hơn.
Nhận dạng biển số xe trở thành một ứng dụng hữu ích, đƣợc đƣa vào trong
những lĩnh vực nhƣ: quản lí giao thơng, kiểm tra an ninh, thu phí giao thơng,
trạm gác cổng, quản lý các bãi giữ xe một cách tự động…Nó khơng chỉ giúp
những ngƣời quản lý có khả năng bao quát đƣợc tất cả khách hàng, đối tƣợng
theo dõi của mình mà cịn giúp tiết kiệm thời gian làm việc đáng kể. Ngoài ra
với phƣơng pháp này sẽ giúp giảm đƣợc nhiều ngƣời trông giữ xe để phân
công họ vào việc khác.
2. Mục tiêu nghiên cứu đề tài
Nghiên cứu đặc trƣng HOG, mô hình SVM và ứng dụng trong bài tốn
nhận dạng biển số xe.
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu


10

3.1. Đối tƣợng nghiên cứu
Thu thập hình ảnh biển số xe ở Việt Nam. Sau đó tiến hành sử dụng đặc
trƣng HOG để trích chọn đặc trƣng ảnh và nhận dạng ảnh bằng mơ hình
SVM.
3.2. Phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu này trình bày một cách tiếp cận trong việc xác định và nhận dạng
biển số đăng ký xe của Việt Nam với dữ liệu đầu vào là ảnh chụp từ camera.
Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu phải giải quyết ba bài tốn riêng rẽ là:
xác định vị trí biển số xe, tách ký tự và nhận dạng các ký tự.
4. Nội dung nghiên cứu
4.1. Nghiên cứu lý thuyết
Nghiên cứu đặc trƣng HOG, mơ hình SVM và ứng dụng vào bài tốn

nhận dạng biển số xe.
Phân tích và nghiên cứu các phƣơng pháp phát hiện biên ảnh, các
phƣơng pháp phát hiện vùng chứa biển số xe, phƣơng pháp rút trích đặc trƣng
HOG, mơ hình SVM để nhận dạng biển số xe.
4.2. Nghiên cứu thực nghiệm
Thu thập dữ liệu hình ảnh biển số xe từ mạng Internet, video và chụp
ngoài thực tiễn, xây dựng mơ hình để nhận dạng và đánh giá kết quả đạt
đƣợc.
5. Bố cục luận văn
Cấu trúc luận văn gồm:
Mở đầu: Giới thiệu đề tài bao gồm lý do chọn đề tài; mục tiêu; đối
tƣợng phạm vi nghiên cứu; nội dung nghiên cứu đề tài; bố cục luận văn.
Chƣơng 1: Tổng quan bài toán nhận dạng biển số xe


11

Chƣơng 2: Phƣơng pháp nhận dạng biển số xe
Chƣơng 3: Xây dựng mơ hình nhận dạng biển số xe
Chƣơng 4: Thực nghiệm và đánh giá kết quả.


12

CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE
1.1.

Khái niệm bài toán nhận dạng biển số xe

Hệ thống nhận dạng biển số xe là hệ thống có khả năng phân tích hình ảnh

và xác định biển số trên xe, thơng qua video, thiết bị ghi hình và hình ảnh. Sau
cùng là xác định các thơng tin nhƣ: chủ sở hữu xe, theo dõi xe với tốc độ chậm.
1.2. Phân loại biển số xe[1]
1.2.1. Quy định biển số của 64 tỉnh thành (Biển trắng chữ đen)
11 - Cao Bằng

43 - Đà Nẵng

77 - Bình Định

12 - Lạng Sơn

47 - Đắc Lắc

78 - Phú Yên

14 - Quảng Ninh

48 - Đắc Nơng

79 - Khánh Hịa

15,16 - Hải Phịng

49 - Lâm Đồng

80 - Các đơn vị kinh tế

17 - Thái Bình

50 đến 59 - TP. Hồ Chí

thuộc TW (hàng khơng)

18 - Nam Định

Minh

81 - Gia Lai

19 - Phú Thọ

60 - Đồng Nai

82 - KonTum

20 - Thái Nguyên

61 - Bình Dƣơng

83 - Sóc Trăng

21 - Yên Bái

62 - Long An

84 - Trà Vinh

22 - Tuyên Quang

63 - Tiền Giang

85 - Ninh Thuận

23 - Hà Giang

64 - Vĩnh Long

86 - Bình Thuận

24 - Lào Cai

65 - Cần Thơ

88 - Vĩnh Phúc

25 - Lai Châu

66 - Đồng Tháp

89 - Hƣng Yên

26 - Sơn La

67 - An Giang

90 - Hà Nam

27 - Điện Biên

68 - Kiên Giang

92 - Quảng Nam

28 - Hịa Bình

69 - Cà Mau

93 - Bình Phƣớc

29,30,31,32 - Hà Nội

70 - Tây Ninh

94 - Bạc Liêu

33 - Hà Tây

71 - Bến Tre

95 - Hậu Giang


13

34 - Hải Dƣơng

72 - Bà Rịa - Vũng Tàu

97 - Bắc Cạn

35 - Ninh Bình

73 - Quảng Bình

98 - Bắc Giang

36 - Thanh Hóa

74 - Quảng Trị

99 - Bắc Ninh

37 - Nghệ An

75 - Huế

38 - Hà Tĩnh

76 - Quảng Ngãi

1.2.2. Những quy định về màu sắc và chữ số đặc biệt
1. Màu xanh chữ trắng là biển xe của các cơ quan hành chính sự
nghiệp:
- Trực thuộc chính phủ thì là biển xanh 80
- Các tỉnh thành thì theo số tƣơng ứng
2. Màu đỏ chữ trắng là biển xe trong quân đội:
AT: Binh đoàn 12
AD: Quân Đoàn 4, Binh đồn cửu long
BB: bộ binh

BC: Binh chủng Cơng Binh
BH: Binh chủng hố học
BS: Binh đồn Trƣờng Sơn
BT: Binh chủng thơng tin liên lạc
BP: Bộ tƣ lệnh biên phịng
HB: Học viện lục quân
HH: Học viện quân y
KA: Quân khu 1
KB: Quân khu 2
KC: Quân khu 3
KD: Quân khu 4


14

KV: Quân khu 5
KP: Quân khu 7
KK: Quân khu 9
PP: Các quân y viện
QH: Quân chủng hải quân
QK, QP: Quân chủng phịng khơng khơng qn
TC: Tổng cục chính trị
TH: Tổng cục hậu cần
TK: Tổng cục cơng nghiệp quốc phịng
TT:Tổng cục kỹ thuật
TM: Bộ tổng tham mƣu
VT: Viettel
3. Màu trắng 2 chữ, 5 số là biển dành cho người nước ngoài:
- NG là xe ngoại giao
- NN là xe của các tổ chức, cá nhân nƣớc ngồi: Trong đó 3 số ở

giữa là mã quốc gia, 2 số tiếp theo là số thứ tự.
* Xe số 80 NG xxx-yy là biển cấp cho các đại sứ quán, thêm
gạch đỏ ở giữa và 2 số cuối là 01 là biển xe của tổng lãnh sự
4. Những xe mang biển 80 gồm có:
- Các Ban của Trung ƣơng Đảng
- Văn phòng Chủ tịch nƣớc
- Văn phịng Quốc hội
- Văn phịng Chính phủ
- Bộ Cơng an
- Xe phục vụ các đồng chí uỷ viên Trung ƣơng Đảng công tác tại
Hà Nội và các thành viên Chính phủ
- Bộ ngoại giao


15

- Viện kiểm sốt nhân dân tối cao
- Tồ án nhân dân tối cao
- Đài truyền hình Việt Nam
- Đài tiếng nói Việt Nam
- Thơng tấn xã Việt Nam
- Báo nhân dân
- Thanh tra Nhà nƣớc
- Học viện Chính trị quốc gia
- Ban quản lý Lăng, Bảo tàng, khu Di tích lịch sử Hồ Chí Minh
- Trung tâm lƣu trữ quốc gia
- Uỷ ban Dân số kế hoạch hoá gia đình
- Tổng cơng ty Dầu khí Việt Nam
- Các đại sứ quán, tổ chức quốc tế và nhân viên ngƣời nƣớc
ngồi

- Uỷ ban Chứng khốn Nhà nƣớc
- Cục Hàng khơng dân dụng Việt Nam
- Kiểm toán nhà nƣớc
5. Các biển A :
Xe của Công An - Cảnh Sát tƣơng ứng với các tỉnh
ví dụ: 31A = xe của Cơng An - Cảnh Sát thành phố Hà Nội
1.3. Một số nghiên cứu ở nƣớc ngồi
- Hệ thống kiểm sốt thu phí đƣợc cài đặt lần đầu tiên tại Singapore vào
những năm 1990 bằng cách sử dụng một công nghệ của Nhật Bản. Gần đây
thành phố London – Anh đã đƣa ra cách tính thuế mới với hy vọng giảm lƣu
lƣợng xe vào thành phố khoảng 15%. Hệ thống này hoạt động từ tháng 2 năm
2003 và đã mang lại kết quả đúng nhƣ mong muốn của thành phố trong việc


16

quản lý dòng phƣơng tiện vào thành phố. Khoảng 800 máy quay video đã
đƣợc đặt tại lối vào và bên trong một khu vực rộng khoảng 22km2 tại trong
tâm của London. Các máy quay tự động nhận dạng biển số xe và cũng tự
động so sánh chúng với những vé xe đã thanh toán trong cơ sở dữ liệu. Hệ
thống này khơng có cửa ra vào hoặc trạm thu phí và đƣợc lựa chọn để tránh
lãng phí thời gian lái xe khi họ lái xe vào thành phố.
- Công nghệ tự động thu phí đã đƣợc phát triển một cách rộng rãi và
theo những cách khác nhau ở mỗi quốc gia trên toàn thế giới.
1.4. Một số nghiên cứu trong nƣớc
- Thời gian gần đây, mơ hình trạm thu phí tự động đƣợc phát triển rất
rộng rãi tại Việt Nam. Đã đƣợc sử dụng trong rất nhiều các mơ hình quản lý
xe ở những điều kiện khác nhau nhƣ: các bãi gửi xe tự động, các trạm thu phí,
…
- Bài toán nhận dạng biển số xe đƣợc nghiên cứu nhiều trong nƣớc nhƣ

tác giả Nguyễn Phạm Anh Tuấn với báo cáo khoa học “Nhận dạng biển số
xe”. Tác giả Bùi Văn Thoảng với đề tài “Nhận dạng và trích biển số xe” luận
văn thạc sĩ công nghệ thông tin, trƣờng Đại học Cần Thơ. Tác giả Phạm Thị
Thanh Thủy với đề tài “Tìm hiểu bài tốn nhận dạng biển số xe” đồ án tốt
nghiệp ngành công nghệ thông tin, trƣờng Đại học dân lập Hải Phịng, … Với
bài tốn “Nghiên cứu đặc trƣng Hog, mơ hình SVM và ứng dụng trong nhận
dạng biển số xe” đã đƣợc cài đặt và thử nghiệm mơ phỏng cho kết quả tốt có
thể áp dụng cho các bãi giữ xe.
1.5. Kết luận chung
Ở chƣơng này tơi đã tìm hiểu khái niệm về bài tốn nhận dạng biển số
xe, quy định và phân loại biển số xe ở Việt Nam. Ngồi ra tìm hiểu về các


17

nghiên cứu nhận dạng biển số xe ở trong nƣớc cũng nhƣ nƣớc ngồi. Từ đó
để có cái nhìn tổng quan về bài toán nhận dạng biển số xe.


18

CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE
2.1. Bài toán nhận dạng biển số xe
- Hệ thống tự động nhận diện biển số xe là hệ thống sử dụng camera để
thực hiện việc kiểm tra, xác định biển số của phƣơng tiện một cách tự động,
từ đó có khả năng hỗ trợ truy vấn các thông tin chi tiết cấp cao hơn nhƣ tên
chủ phƣơng tiện, thông tin đăng ký, … Hệ thống này nhằm giải quyết các vấn
đề liên quan đến an ninh, thống kê khảo sát, giám sát và theo vết.
- Có rất nhiều giải pháp, thiết kế hệ thống, thiết bị khác nhau để giải
quyết các yêu cầu liên quan tới lĩnh vực này tùy theo từng điều kiện áp dụng:

ban đêm hay ban ngày, không gian mở hay đóng, ứng dụng chuyên trách (bãi
giữ xe,…), hay ứng dụng kết hợp (giám sát giao thông, hệ thống theo dõi an
ninh, …), ứng dụng cục bộ hay diện rộng trên phạm vi cơng cộng, tính địa
phƣơng…

* Những yêu cầu đối với hệ thống nhận dạng biển số xe:
Từ những yêu cầu phân loại cụ thể phong phú trên ta có thể rút ra
những khó khăn mà một hệ thống nhận dạng biển số xe thông thƣờng phải
vƣợt qua để đạt đƣợc độ chính xác chấp nhận đƣợc là:


19

- Điều kiện tự nhiên của không gian và thời gian áp dụng hệ thống: ánh
sáng, thời tiết, ...Điều này rất dễ hiểu vì rõ ràng nhận diện biển số của một
chiếc xe khi trời đang mƣa bao giờ cũng khó khăn hơn khi trời nắng ráo.
- Điều kiện bối cảnh: Trong một nơi mà phông nền đơn giản chỉ với các
mặt phẳng thì bao giờ việc nhận diện cũng dễ hơn là một nơi mà khung cảnh
hỗn độn, ngƣời xe tấp nập.
- Điều kiện quy định định dạng của biển số: cái này khác nhau tùy theo
quy định mỗi quốc gia, khu vực, nơi thì dùng hệ thống chữ tƣợng hình, nơi thì
chữ alphabet, nơi chỉ tồn số, nơi áp dụng cả số lẫn chữ, và nơi thì biển số
hình chử nhật 1 hàng, nơi 2 hàng, rồi màu sắc của biển số ...
- Điều kiện hiện trạng của biển số: bạn nên nhớ rằng không phải mọi
biển số đều có hiện trạng mới ra lị, chúng có thể cong vênh, sơn có thể tróc,
bạc màu...
- Điều kiện về cách thức bố trí thiết bị: cách lắp đặt camera sẽ cho bạn
một cơ hội hay thách thức trong quá trình chạy thuật tốn. Tốc độ di chuyển
của xe, tốc độ bắt hình của camera cũng tạo ra những vấn đề khơng nhỏ.
* Các bài tốn đặt ra trong hệ thống nhận dạng biển số xe [1, tr.32-35]

+ Bài toán 1: Lựa chọn các khung ảnh trên camera kỹ thuật số hoặc
những đoạn ảnh trích chọn những ảnh chứa biển số xe rồi truyền vào máy
tính.
+ Bài tốn 2: Từ kết quả của bài tốn 1 thực hiện dị tìm và phát hiện
ra vùng chứa biển số xe.
+ Bài toán 3: Từ những vùng chứa biển số xe của bài toán 2 thực hiện
một số thao tác cơ bản để xác định chính xác vùng con nào chứa biển số xe.
Kết quả là một tập các ảnh con chứa biển số xe.


20

+ Bài toán 4: Giải quyết bài toán nhận dạng ký tự cho tập kết quả từ
Bài toán 3. Bằng cách áp dụng các phƣơng pháp và kỹ thuật của nhận dạng ký
tự.
* Một số các bƣớc tiếp cận trƣớc để giải quyết vấn đề:
+ Giải quyết bài toán 1:
Đối với các hệ thống trực tiếp thu ảnh vào camera kỹ thuật số hay các
thiết bị ghi hình khác, thì giải pháp là nhờ vào bộ phận tách “khung” gọi là
Frame Grabber. Hoạt động của bộ phận này là: Cứ 1 khoảng “khung” định
trƣớc, hệ thống sẽ gửi ảnh đến vị trí đích mà cụ thể ở đây là máy tính. Máy
tính sẽ tiếp nhận ảnh này và tiến hành xử lý.
Đối với hệ thống mà tín hiệu đầu vào là đoạn phim. Giải pháp ở đây là
xây dựng một ứng dụng “Capture” vùng nhìn.Tuy nhiên, cách này chỉ là bán
thủ công. Giải pháp tốt nhất vẫn là kết nối với thiết bị Frame Grabber (thiết bị
dùng để thu hình từ camera Analog).
Đối với hệ thống mà tín hiệu đầu vào chỉ là ảnh thì cần trang bị một thƣ
viện đọc và ghi ảnh.
+ Giải quyết bài toán 2:
- Phƣơng pháp 1: “Phát triển vùng”

Ý tƣởng chính: Ảnh chứa biển số xe sẽ có những vùng đồng nhất mà cụ
thể là “màu trắng” và có diện tích nhất định. Nhƣ vậy ta sẽ áp dụng phƣơng
pháp phát triển vùng để tìm ra các vùng thỏa mãn đặc tính trên.
- Phƣơng pháp 2: “Phép biến đổi Hough”
Ý tƣởng chính: Do biển số xe có chứa các đƣờng viền, nên chúng ta sử
dụng phép biến Hough cho việc phát hiện các vùng có đƣờng thẳng đứng và
đƣờng thẳng ngang. Giao điểm của các đƣờng này sẽ cho ta tọa độ của khung
viền.
- Phƣơng pháp 3: “Phát hiện biên & Heuristic”


21

Ý tƣởng chính: Áp dụng mặt nạ Sobel để dị tìm cạnh trong ảnh, kết
quả là ảnh chứa tập các cạnh. Sau đó, áp dụng một số Heuristic về biển số xe
nhƣ kích thƣớc, tỉ lệ chiều cao/ chiều rộng, hoặc sử dụng một cửa sổ di
chuyển trên toàn bộ tập các cạnh để tìm ra vùng có số cạnh thỏa mãn điều
kiện.
+ Giải quyết bài toán 3:
- Nếu đầu vào chính xác chỉ chứa biển số xe hoặc vừa chứa biển số xe
vừa chứa 1 phần duy nhất của xe. Thì việc chọn lọc trong tập hợp các vùng để
đƣa ra biển số xe là đơn giản. Ta chỉ cần dựa vào kích thƣớc, chiều cao chiều
rộng của vùng.
- Nhƣng nếu ảnh đầu còn chứa các đối tƣợng khác thì cần phải bổ sung
thêm heuristic để chọn lọc. Một số heuristic đƣợc dùng tại đây là:
+ Tỉ lệ chiều cao/ chiều rộng.
+ Số cạnh trong từng vùng.
+ Tỉ lệ Pixel ảnh/ Pixel nền.
+ Dạng của lƣợc đồ xám theo (Ox, Oy).
- Kết quả của bài toán này là tập ảnh mà mỗi phần tử trong tập hợp chỉ

chứa biển số xe.
+ Giải quyết bài toán 4:
Đối với bài toán này hiện nay đã có rất nhiều phƣơng án giải quyết gần
nhƣ hoàn hảo. Bộ nhận diện ký tự nhận đầu vào là các ảnh có ký tự riêng rẽ
và cho ra ký tự văn bản tƣơng ứng. Hiện nay mạng Neuron là hệ thống máy
học đƣợc sử dụng phổ biến cho việc phân loại này, ngoài ra các giải thuật so
khớp mẫu (Template Matching) cũng đƣợc áp dụng tùy theo từng tình huống.


22

2.2. Các phƣơng pháp phát hiện biên ảnh
Đây là phƣơng pháp dựa vào sự biến thiên về giá trị độ sáng của điểm
ảnh. Kỹ thuật chủ yếu dùng phát hiện biên ở đây là kỹ thuật đạo hàm. Nếu lấy
đạo hàm bậc nhất của ảnh ta có phƣơng pháp Gradient, nếu lấy đạo hàm bậc
hai ta có phƣơng pháp Laplace. Hai phƣơng pháp trên đƣợc gọi là phƣơng
pháp dò biên cục bộ.
2.2.1. Phƣơng pháp Gradient
Đây là phƣơng pháp sử dụng cực đại hóa của đạo hàm. Có nghĩa là,
gradient là một vector biểu thị tốc độ thay đổi giá trị của điểm ảnh theo hai
hƣớng x và y. Các thành phần của Gradient đƣợc tính bởi:

Đổi sang tọa độ cực

Suy ra:

Trong đó dx là khoảng cách giữa các điểm theo hƣớng x (khoảng cách
tính bằng số điểm) và tƣơng tự với dy. Trên thực tế ngƣời ta hay dùng với
dx= dy= 1.
Với một ảnh liên tục f(x, y), các đạo hàm riêng của nó cho phép xác

định vị trí cục bộ theo hƣớng của biên. Thực vậy, gradient của một ảnh liên
tục, đƣợc biểu diễn bởi một hàm f(x,y), dọc theo r với góc , đƣợc định nghĩa
bởi:


23

= fxcos + fysin
Chú ý: khi ta nói lấy đạo hàm của ảnh nhƣng thực ra chỉ là mô phỏng
và xấp xỉ đạo hàm bằng các kỹ thuật nhân chập (phép cuộn). Do ảnh số là tín
hiệu rời rạc nên đạo hàm khơng tồn tại.
Việc tính tốn Gradient là sử dụng cặp mặt nạ H1 và H2 trực giao (theo
2 hƣớng vng góc). Nếu định nghĩa g1, g2 là gradient tƣơng ứng theo 2
hƣớng x và y, thì biên độ của gradient, ký hiệu là g tại điểm (m,n) đƣợc tính
theo cơng thức:
A0= g(m,n)=
Chú ý: để giảm tính tốn, cơng thức A0= g(m,n) đƣợc tính gần đúng bởi:

Các tốn tử đạo hàm đƣợc áp dụng là khá nhiều, ở đây, ta chỉ xét một
số toán tử tiêu biểu: toán tử Robert, Solbel…[7,tr. 33-35]
*) Kỹ thuật Robert
Với mỗi điểm ảnh I(x,y) của I, đạo hàm theo x, theo y đƣợc ký hiệu
tƣơng ứng bởi gx, gy đƣợc tính:

Điều này tƣơng đƣơng với việc chập ảnh với 2 mặt nạ H1 và H2:

Q trình tính tốn đƣợc thực hiện qua các bƣớc sau:
●

Bƣớc 1: Tính

●

Bƣớc 2: Tính

và