防犯カメラを用いた低解像度ナンバープレートの数字識別

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防犯カメラを用いた低解像度ナンバープレートの数字識別†

はじめに†

犯罪捜査において、防犯カメラに写った不審車両のナンバープレートを認識することは大変重要である。しかしナンバープレートが小さく撮影されていて、目視で数字を認識できない状況も多い。本研究では防犯カメラが犯罪後も使用可能であること、ナンバープレートには０から９の１０種類の数字しか使われていないことの２点に着目し、このような場合にも防犯カメラの画像から数字を認識する手法を提案する。

本手法の説明†

処理の流れ†

1. 不審車両が映っている画像が与えられる
2. (1) の画像から数字が書かれているであろう箇所を切り抜く、これを入力画像とする
3. (1) の映像を撮影したカメラを用いて,リファレンスプレートを撮影
4. 文字テンプレートの作成
5. 画像間の類似性の比較・数字識別

リファレンスプレートの作成†

• 00 - 00, 11 - 11, ... ,10種類のナンバープレートを準備
• 実際のナンバープレートを用意するのは困難であるためフリーのグラフィックソフト(GIMP) で数字を合成し作成

文字テンプレートの作成†

リファレンスプレートを検証したい画像に映っている不審車両と同じ向き・同じ位置になるように設置し, 向きと位置を少しずつ変えて撮影する。
これを00 - 00,11 - 11, ... , 99-99 の10種類すべてにおいて行うと 図3 のような画像が得られる。

リファレンスプレートを撮影した画像 ( 図3 ) から, 数字が描かれているであろう箇所を切り出す。今回は、数字につき20 枚, 計200 枚の画像が得られる。
図4 は文字テンプレートの一例である。

類似性の比較†

入力画像が 0 ～ 9 のどの数字と似ているかを求める方法としてテンプレートマッチングを用いる。 テンプレートマッチングとは、 入力画像とテンプレート画像を重ね合わせることにより比較照合し、判定する処理である。 今回、入力画像と文字テンプレートに比較には正規化相互相関を用いた。

• 正規化相互相関
  • 画像の明るさの変動があっても安定的に類似度を計算することができる
  • 類似度：どのくらい似ているか？を表す評価値であり、範囲は－１≦ 類似度 ≦１である
  • 類似度が１に近いほど、２つの画像は似ている

ナンバープレートの数字識別†

実験・結果†

使用画像†

実験で使用した画像の一例を以下に示す。使用したナンバープレートのサイズは 約 35×17 pixel、約 27×13 pixel、約 23×11 pixelの3種類である。

図6　約 35×17 pixel　　　　　　　　　　　　　　　　　　　図7　約 27×13 pixel 　　　　　　　　　　　　　図8　約 23×11 pixel

実験1 : 本手法の有用性†

約 35×17 pixel、約 27×13 pixel、約 23×11 pixelのナンバープレートサイズで、提案手法の有用性を確かめる実験を行った。

• 入力画像と文字テンプレートは同サイズを使用
• 入力画像１枚と文字テンプレート１枚の比較回数は１回

結果†

"第一候補以内"とは、ナンバープレートの書かれている文字を 0 から9 の10 通りの可能性のうち、1 つに絞った場合それが正解(正しく文字認識) している割合である。 "第三候補以内"とは、3 つに絞った場合,、その3 つのなかに正解がある割合である。

• ある程度の文字認識はできているが、入力画像が小さいと文字認識精度は低くなる

実験2 : 文字識別精度の改善†

• 実験1で使用した約 23×11 pixel の画像を使用
• 入力画像の大きさを文字テンプレートより一回り大きくし、比較回数を９回に増やす。

結果†

• 若干、精度の改善が見られた。

まとめ†

• 防犯カメラに映った車両のナンバープレートから、数字を識別することができた。
• 今後の課題
  • サイズが小さい場合の文字認識の精度の向上
  • 文字テンプレート作成の工夫：画像の切り出しを手動で行っているので、画像切り出しの自動化

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