III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.Segmentação de placas de veículos usando extração de característicasbaseado em DFT e agrupamentoRenato José Santos Maciel 1vavoomhr@yahoo.com.brYuri Tavares dos Passos 1yuri uzuki@yahoo.com.brEduardo Oliveira Freire 2efreire@ufs.brLeonardo Nogueira Matos 1lnmatos@ufs.brAbstractLicense plate recognition systems are used for manypurposes, such as for inspecting the behaviour of driversor locating of stolen vehicles. The devolepment of suchsystems requires the integration of many approaches ofComputer Vision. The proposed method, which intendsto detect the license plate on an image, is inspired by thebehaviour of human visual system. The primary cortex,which perform frequency analysis, is simulated in orderto segment the image. A bank of direcional filters in frequencydomain is used to extract features from a high dimensionalspace, and the k-means is used to group them.1. IntroduçãoSistemas de reconhecimento de placas de veículos(License Plate Recognition ou LPR)podem ter diversasaplicações. Eles são utilizados em sistemas automáticoscom as seguintes funções: controle do acesso a áreasprotegidas [5], monitoramento de tráfego [11], loteamentode estacionamentos [15], execução de leis detrânsito [4], coleta automática de pedágio [12], e localizaçãode veículos roubados ou registrados para fugitivos,criminosos ou contrabandistas [16].Um sistema LPRécomposto por duas partes: a detecçãoda placa de licença (License Plate Detection ouLPD) easegmentação de caracteres da placa de licença(License Plate Character Segmentation ou LPS ).ALPDconsisteem detectar a presença de qualquerplaca numaimagem, enquanto que a LPS tem comoobjetivosegmentar a placa de licença em caracteres que1 Departamento de Computação – Universidade Federal de Sergipe2 Núcleo de Engenharia Elétrica – Universidade Federal de Sergipeserão reconhecidos posteriormente através do reconhecimentoótico de caracteres (optical character recognitionou OCR).Oproblema essencial do reconhecimento de placasde licença é localizar a placa do automóvel em um quadrode vídeo ou imagem. Asolução para tal problemarequer a integração de muitas abordagens utilizadasna Visão Computacional. Dentre essas estão as adotadaspara a detecção de objetos e para o reconhecimentode caracteres. Há diversos fatores que influenciam negativamentenos resultados de qualquer sistema LPDeLPS,taiscomo: condições atmosféricas, condições deiluminação ou danos físicos nas placas.Segundo [8] muitos algoritmos LPD são baseados emdetecção de bordas ou limiarização. Em [7], a magnitudedo gradiente e sua variância local em uma imagemécomputada. Então, as regiões com altas magnitudese altas variações de bordas são identificadascomo regiões onde se encontram placas. Em [9], as linhasretas são detectadas usando a transformada deHough e linhas paralelas horizontalmente são agrupadascomo regiões candidatas à placa, supondo queas linhas em uma cena real são também preservadasna imagem capturada. Também existem abordagensutilizando operações morfológicas [13], redes neurais[10], programação genética [1] e combinações de característicasde placas em [3].Neste trabalho apresentamos uma abordagem para adetecção de placas de automóveis inspirada em algunsaspectos do funcionamento do sistema visualhumano[2]. A abordagem proposta baseia-se em primeiramentesimular a seletividade do córtex visual primário utilizandoum banco de filtros no domínio da freqüência.O resultado dessa filtragem éentão empregado em ummétodo de agrupamento (k-means) utilizado para realizara segmentação da imagem.121