Optik karakter tanıma tabanlı otobüs sınıflandırma uygulaması

Abstract

Bu projede, akıllı telefonlar üzerinden bir otobüsün güzergâh numarasınınotomatik olarak okunması için makine öğrenimi ve bilgisayar görüsü algoritmalarıbir araya getirilmiştir. Bu çalışma görme engelli insanların şehir senaryolarınaadaptasyonunu arttırmak için çok yararlı olabilir. Standart görüntü eşleme metotlarıyansıtıcıların bolluğu, görüntülerin üst üste gelmesi, aydınlık seviyesinin değişmesi,parlak noktaların oluşması, gölge oluşumu ve bakış açısı değişikliği gibi durumlardahatalarla karşı karşıya kalabilmektedir. Bu sorun `cascade of classifiers` algoritmasıile otobüsün ön yüzünün belirlenmesi ve elde edilen ön yüzde geometrik varlıklarınyerlerinin bir model yardımıyla belirlenmesi, ondan sonra bu varlıklar üzerindengörüntü eşleme yapılmasıyla çözülür. Bu metot gerçek zamanlı olarak çalışır vedeney sonuçlarının da gösterdiği gibi tanıma oranı ve güvenilirlik açısından iyi birperformansa sahiptir.

In this paper, machine learning and geometric computer vision are combinedfor reading bus line numbers automatically with a smartphone. This can prove veryuseful to improve the autonomy of visually impaired people in urban scenarios. Theproblem is a challenging one, since standard geometric image matching methods faildue to the abundance of distractors, occlusions, illumination changes, highlights andspecularities, shadows, and perspective distortions. The problem is solved bylocating the main geometric entities of the bus facade through a cascade ofclassifiers, and then refining the matching with robust geometric matching. Themethod works in real time and, as experimental results show, has a goodperformance in terms of recognition rate and reliability.