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利用隨機森林演算法做車牌辨識 License plate recognition using the random forest algorithm

利用隨機森林演算法做車牌辨識 License plate recognition using the random forest algorithm. 作者：國立暨南國際大學資訊工程學系 研究所 簡嘉志 指導教授：石勝文 博士 報告人：碩研資工一甲 張任頡. OUTLINE. 一 、緒論 二 、隨機森林演算法 三 、 實驗與結果. 一、 緒論 (1/2). ( 一 ) 研究動機： 1 . 政府推廣 了新型車號，英文代碼由兩碼改為三碼，字 體也全面採用澳洲車牌字體，舊式的車牌辨識系統都須經過重新訓練字體才有 辦法繼續 使用 。

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利用隨機森林演算法做車牌辨識 License plate recognition using the random forest algorithm

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  1. 利用隨機森林演算法做車牌辨識License plate recognition using the random forest algorithm 作者：國立暨南國際大學資訊工程學系研究所 簡嘉志 指導教授：石勝文博士報告人：碩研資工一甲 張任頡

  2. OUTLINE 一、緒論 二、隨機森林演算法 三、實驗與結果

  3. 一、 緒論(1/2) (一) 研究動機： 1.政府推廣了新型車號，英文代碼由兩碼改為三碼，字 體也全面採用澳洲車牌字體，舊式的車牌辨識系統都須經過重新訓練字體才有辦法繼續使用。 2.採用隨機森林演算法辨識車牌字母，排除字母辨識的誤判。

  4. 一、 緒論(2/2) (二)車牌介紹：

  5. 二、隨機森林演算法 (1/8) (一)隨機森林演算法概述：概念如範例。 為何地面是濕的? 世界狀態 分類概念圖 有下過雨嗎? no yes 有灑水車經過嗎? P(wet) = 0.95 no yes P(wet) = 0.1 P(wet) = 0.9 圖3.分類概念圖

  6. 二、隨機森林演算法 (2/8) 由此概念去建立二元樹： v 是特徵向量 f(v) 為分裂函式 tn是閥值 Pn(c) 為類別c 的機率值 藍色節點為分裂節點 而綠色節點為葉子節點

  7. 二、隨機森林演算法 (3/8) 訓練決策樹流程：1. 先在根節點讀入所有類別的字母影像 2.計算最佳Information Gain 值為它分裂的最佳結果3.判斷此值是否滿足事先定義的Max Gain 閥值 有或者到達最底層→將紀錄為葉節點並記錄影像類別數量 沒有→進入下個節點4.最終將每個節點都依序執行完這些程序，並且都記錄 每個節點所分裂的參數5.儲存整個樹的分類資訊，以利辨識字母時所使用

  8. 二、隨機森林演算法 (4/8) 在決策樹中訓練的方法： 針對每個節點隨機產生兩個區塊和一個閥值，取得區塊範圍及位置，隨機產生兩塊區域作特徵擷取。特徵擷取方法是由藍色區域平均亮度值減去紅色區域平均亮度值 特徵分類說明示意圖 隨機產生區塊示意圖

  9. 二、隨機森林演算法 (5/8) Imformation gain 算法：) Il = {i ∈ In | f(vi) < t} Ir = In \ IlIn 表示總影像數量Il 表示走左邊的影像數量，Ir則表示走右邊

  10. 二、隨機森林演算法 (6/8) 隨機森林樹的建構所調整的參數： 1.隨機區域取得次數 2.平均亮度相減閥值設定範圍3.Information gain 最大值設定 4.決策樹的深度 5.訓練的資料影像數量 6.決策樹的數量

  11. 二、隨機森林演算法 (7/8) Imformation gain 判斷：分裂好壞及是否為葉子節點表示類別分類的越有鑑別度

  12. 二、隨機森林演算法 (8/8) • Threshold：

  13. 三、實驗成果(1/7) (一).隨機森林最佳參數設定： 上表：平均亮度相減範圍閥值比較

  14. 三、實驗成果(2/7) 上表：information gain 閥值比較；下表：樹的深度比較

  15. 三、實驗成果(3/7) (一).SVM(Support vector machine)、RF字母辨識效果比較：先隨機產生1500張車牌影像 圖5.模擬產生新型車牌過程圖

  16. 三、實驗成果(4/7) RF、SVM字母辨識度比較實驗

  17. 三、實驗成果(5/7) 準確度上SVM 稍微劣於RF 但在兩者所消耗的時間比較上，SVM 的速度卻優於RF RF、SVM字母辨識耗時比較

  18. 三、實驗成果(6/7) (二)SVM、RF整體辨識率比較 表.RF、 EDM+ SVM 整體辨識率比較實驗

  19. 三、實驗成果(6/7) (三)SVM、RF在自然環境下整體辨識率比較 1.模擬新車牌

  20. 三、實驗成果(7/7) 表.RF、 EDM+ SVM 在結合真實場景整體辨識率比較實驗

  21. 三、實驗成果(7/7) 2.真實新車牌： 表：EDM+RF、SVM 在真實環境+ 定位成功辨識比較實驗

  22. 四、結論與建議(1/2) (一)結論：1.成功實現了利用隨機森林演算法做車牌辨識，根據實驗結果其效能相當優良。 2.本文透過隨機森林辨識字母能達到高速率的辨識，，成功的避免掉了在分割字母中常出現的誤判，提高辨識字母準確度。 3.實驗的部分，測試了幾組不同的實驗，在字母辨識準確度結果上RF演算法確實更優於SVM 演算法。

  23. 四、結論與建議(2/2) (二) 建議： 1. 在辨識車牌字母耗時部分比其他方法來的差，這部分未來將考慮採用CUDA 平行計算，並且也能除去耗時過長的這個缺點。 •2.考慮加入舊式車牌影像來訓練隨機森林，並且重新訓練及設定參數，達到能夠辨識新車牌與舊車牌的車牌辨識系統。

  24. Q&A

  25. 報告到此結束感謝您的聆聽~~

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