JP2009087087A - ナンバープレート情報処理装置及びナンバープレート情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ナンバープレート領域を高精度に抽出する技術を提供すること。
【解決手段】ナンバープレート情報処理方法は、画像から複数の文字候補領域を検出し、幾何図形パラメータの全部又は一部により構成される投票空間に対して、前記複数の文字候補領域の夫々の位置情報を投票し、投票数が最大又は極大又は所定閾値以上となる投票空間座標を選出し、前記投票空間座標に対応するパラメータの値により前記複数の文字候補領域の中からナンバープレート候補領域中の複数の文字領域の配置を予測し、この配置予測に基づきナンバープレートに対応するテンプレートを幾何変換し、この幾何変換されたテンプレートによりナンバープレート候補領域を近似し、近似結果に基づきナンバープレート領域を抽出する。
【選択図】 図３

Description

本発明は、車両撮影画像の中からナンバープレートの領域を抽出する技術に関する。

従来、ナンバープレート領域を抽出する技術として、ナンバープレートの文字部分に水平方向のエッジが多く検出されることを利用して、水平方向エッジ検出フィルタおよびそれに類するフィルタをかけて２値化し、エッジ画素の多い領域を抽出する手法が提案されている（特許文献１参照）。

この他に、最初に文字（パターン）位置を検出し、決められたパターン配置と照合してパターン列を抽出する方法が提案されている（特許文献２参照）。

さらには、エッジ検出フィルタに類するものを使用して範囲を絞った後、文字認識を行って文字存在を調べ、文字が隣接しあう部分をナンバープレート領域として抽出する方法が提案されている（特許文献３参照）。

また、ナンバープレートの枠や道路の白線など、直線状の特徴を検出するために、エッジ画素を直線のパラメータ空間に投票し、投票結果が極大となるパラメータで表される直線を抽出するハフ変換が、画像処理の分野では一般的な手法として知られている。
特許第３６７９９５８号 特許第３７６２１８９号 特許第３４５５４５４号

しかしながら、エッジ検出フィルタをかけた画像を用いてナンバープレート領域を切り出す方法は、車両のヘッドライトや車体の模様といった、ナンバープレート部分以外で水平方向のエッジ成分の多い領域を誤検出する可能性がある。また、ナンバープレートに隣接した領域にエッジ成分が多いと、ナンバープレート領域の端を正しく切り出すことができない。

車両番号などの文字を抽出し、ナンバープレートの文字の配置と照合して、ナンバープレート領域を抽出する方法は、あらかじめ文字の配置が既知であること、つまり画像に映るナンバープレートの向き・大きさが変わらないことを前提としている。想定と異なる向きや距離で車両が撮影された場合や、撮影位置・角度が未知である場合は、画像中のナンバープレート内の文字の大きさや文字列の角度が、あらかじめ用意していたパターン列と異なるため、照合することができない。

また、文字配置を逐次的に1文字ずつ照合していく方法や、文字が隣接する領域を検出する方法では、文字の検出に失敗し、文字列に抜けがある場合に、ナンバープレート領域は抽出できない。

本発明の目的は、ナンバープレート領域を高精度に抽出する技術を提供することにある。

この発明の一実施形態に係るナンバープレート情報処理装置は、画像から複数の文字候補領域を検出する検出手段と、幾何図形パラメータの全部又は一部により構成される投票空間に対して、前記複数の文字候補領域の夫々の位置情報を投票し、投票数が最大又は極大又は所定閾値以上となる投票空間座標を選出し、前記投票空間座標に対応するパラメータの値により前記複数の文字候補領域の中からナンバープレート候補領域中の複数の文字領域の配置を予測し、この配置予測に基づきナンバープレートに対応するテンプレートを幾何変換し、この幾何変換されたテンプレートによりナンバープレート候補領域を近似し、近似結果に基づきナンバープレート領域を抽出するナンバープレート領域抽出手段と、を備える。

この発明の一実施形態に係るナンバープレート情報処理装置は、画像から複数の文字候補領域を検出する検出手段と、幾何変換パラメータの全部又は一部により構成される投票空間に対して、前記複数の文字候補領域の夫々の位置情報を投票し、投票数が最大又は極大又は所定閾値以上となる投票空間座標を選出し、前記投票空間座標に対応するパラメータの値によりナンバープレートに対応するテンプレートを幾何変換し、この幾何変換されたテンプレートによりナンバープレート候補領域を近似し、近似結果に基づき前記ナンバープレート領域を抽出するナンバープレート領域抽出手段と、を備える。

この発明の一実施形態に係るナンバープレート情報処理方法は、画像から複数の文字候補領域を検出し、幾何図形パラメータの全部又は一部により構成される投票空間に対して、前記複数の文字候補領域の夫々の位置情報を投票し、投票数が最大又は極大又は所定閾値以上となる投票空間座標を選出し、前記投票空間座標に対応するパラメータの値により前記複数の文字候補領域の中からナンバープレート候補領域中の複数の文字領域の配置を予測し、この配置予測に基づきナンバープレートに対応するテンプレートを幾何変換し、この幾何変換されたテンプレートによりナンバープレート候補領域を近似し、近似結果に基づきナンバープレート領域を抽出する。

この発明の一実施形態に係るナンバープレート情報処理方法は、画像から複数の文字候補領域を検出し、幾何変換パラメータの全部又は一部により構成される投票空間に対して、前記複数の文字候補領域の夫々の位置情報を投票し、投票数が最大又は極大又は所定閾値以上となる投票空間座標を選出し、前記投票空間座標に対応するパラメータの値によりナンバープレートに対応するテンプレートを幾何変換し、この幾何変換されたテンプレートによりナンバープレート候補領域を近似し、近似結果に基づき前記ナンバープレート領域を抽出する。

本発明によれば、ナンバープレート領域を高精度に抽出する技術を提供できる。

本発明の一実施形態に係るナンバープレート画像処理装置（ナンバープレート情報処理装置）は、例えば、次のようにナンバープレート領域を抽出する。まず、画像から切り出し文字認識をした文字候補領域を、ナンバープレート領域またはその一部を表すパラメータで構成される投票空間に投票し、そこから投票数の多い座標を選出し、これに対応するナンバープレート領域を抽出結果とする。投票空間を構成するパラメータは、例えば、図７に示すような正面から見たナンバープレートをかたちどるテンプレートを、画像中のナンバープレートに重ねるための幾何変換（アフィン変換や射影変換など）のパラメータやその一部である。

他に投票空間の別の形態として、ナンバープレート構成要素の画像中での配置を決定する幾何図形（4桁の車両番号を通る直線、ナンバープレートを縁取る四角形の枠、ナンバープレートの封印など）のパラメータまたはその組み合わせがある。即ち、画像からナンバープレートを縁取る四角形の枠を検出し、この検出した枠を利用して後述するようにナンバープレート領域を抽出する。或いは、画像からナンバープレートの封印を検出し、この検出した封印を利用して後述するようにナンバープレート領域を抽出する。

投票には、文字候補領域の位置情報だけでなく、幾何情報（高さ、幅）や文字認識情報（文字認識結果、文字認識スコア、文字の傾きなど）を利用し、投票範囲の限定、投票の重み付けなどを行う。

投票空間がナンバープレート構成要素の画像中での配置を決定する幾何図形パラメータである場合、その幾何図形をもとにナンバープレート領域を決定する。

その後、必要に応じた後処理を行い、入力画像中のナンバープレート領域を抽出する。後処理は、投票空間の設計によって異なるが、たとえば、投票によるパラメータの量子化のために発生する誤差の補正、切り出しに失敗した文字領域や文字列領域の切り出し・認識、などがある。

以下、上記したナンバープレート画像処理装置の詳細を説明する。

最初に図1を用いて、日本のナンバープレートの概要を説明する。ナンバープレートは、車両番号101、陸運支局名102、車種コード103、ひらがな104で構成される。車両番号には、1桁から4桁までの数字が入る。3桁以下の場合は、数字の代わりに「・」が入り、2桁目と3桁目の間の「−」が省略される。

次に、図2を参照して、上記したナンバープレート画像処理装置の概略構成を説明する。図2に示すように、ナンバープレート画像処理装置は、画像入力装置201、カメラインタフェース部202、画像処理部203、及び認識結果提示装置208を備えている。また、画像処理部203は、入出力インタフェース部204、文字検出・認識部205、ナンバープレート領域抽出部206、及び後処理部207を備えている。

画像入力装置201は、例えばデジタルカメラであり、料金所などで、ナンバープレートを含む車両を撮像し、カメラインタフェース部202を通して、撮像した画像を画像処理部203に入力する。文字検出・認識部205は、入力画像から文字候補を検出し、検出した文字候補を認識する。ナンバープレート領域抽出部206は、検出・認識された文字の配置をもとにナンバープレート領域を抽出する。後処理部207は、必要に応じて後述する後処理を行う。認識結果提示装置208は、画像処理部203で処理された認識結果をユーザに提示する。

以下、自動車のナンバープレートの認識処理を、図3のフローチャートに沿って説明する。まず、画像入力装置201により画像を取得し(ST301)、取得した画像に対して前処理を施す(ST302)。前処理は、文字領域の切り出しと文字認識を実現するための処理であり、たとえば、拡張縮小処理による、特定周波数以下の成分の抽出、2値化などである。図４は、前処理後の画像400の一例を示す図である。

次に前処理を施した画像400から、ラベリング等の方法を使って文字候補領域を切り出す(ST303)。ラベリングによる切り出し結果画像500の例を図5に示す。図５に示すように、ラベリングによる切り出し結果画像500には、切り出された領域の外接矩形501が含まれる。実際には、文字以外の候補も多数切り出されるので、大きさや縦横比が、目的とする文字領域とかけ離れている領域は排除する。また、目的の文字の切り出しに失敗することもあるが、これは後に述べる後処理(ST308)で対処する。

その後、図6に示すように、絞られた複数の文字候補領域を含む画像600が得られ、この画像600中の文字候補領域601を文字認識し(ST304)、文字候補領域601に文字認識結果、文字認識スコアといった文字認識情報602を付与する。

次に文字候補領域601の投票先となる、投票空間を作成し(ST305)、文字候補領域を投票空間に投票する(ST306)。ここで、投票空間、投票方法の例を3つあげて説明する。

図8Aは、ナンバープレート用のテンプレート701の一例を示すとともに、テンプレート701をアフィン変換し画像801中のナンバープレート802を近似する処理の一例を示す図である。また、図8Bは、投票空間803の概念図である。図7に示すようにテンプレート701の座標系は左上を原点とし、右方向をxp軸の正方向、下方向をyp軸の正方向とする。テンプレート701は、ナンバープレート枠702、車両番号1桁目703、2桁目704、3桁目705、4桁目706、陸運支局・車種コード領域707、ひらがな708、それぞれに対応する長方形の各頂点の、ナンバープレートの座標系(xp,yp)での座標値で構成される。これをアフィン変換のパラメータで変形することによって、画像801中のナンバープレート802を近似する。画像801の座標系は左上を原点とし、右方向をx軸の正方向、下方向をy軸の正方向とする。

ナンバープレートのテンプレート701の座標値(xp,yp)を、アフィン変換によって、画像801中の座標(x,y)に変換する。変換式は、下記の式１に示す通りである。

アフィン変換のパラメータは、x軸方向の平行移動成分x_translate、y軸方向の平行移動成分y_translate、x軸方向の拡大縮小成分x_scale、y軸方向の拡大縮小成分y_scale、x軸方向のshear成分x_shear、y軸方向のshear成分y_shearの6個である。投票空間803は、この6パラメータで構成される6次元空間となり、投票空間の任意の点は、パラメータのとる値の組となる。文字候補領域601を、テンプレート701の各要素に対応させたとき、投票空間内でとりうるパラメータの組み合わせすべてに投票する。

投票方法においては、文字候補領域601の位置情報だけでなく、幾何情報（幅、高さ）、文字認識情報602も利用することよって、投票先の座標を限定することもできる。たとえば、文字候補領域の高さ、幅に応じて、投票するx_scale, y_scaleの値を決定する。文字認識結果により文字の傾きといった情報が得られる場合は、これに応じてx_shearの値を決定する。これは、文字認識情報による投票先に関する制約である。

また、すべての文字候補領域が平等に投票するのではなく、文字認識情報によって投票に重み付けをすることで、ノイズの影響を減らすこともできる。たとえば、文字認識結果が数字であり、文字認識スコアが比較的高い値をとっている場合、車両番号または車種コードに限定して投票し、投票数も他の文字候補領域と比較して高くする。逆に、数字としての文字認識スコアの低い文字候補領域は、陸運支局名部分に投票し、少ない数しか投票されないようにする。

元画像の画質や切り出し方法によって、文字候補領域の切り出し結果にずれが生じる場合がある。そのため、投票先は1点のみではなく、その周辺もぼかして投票することが望ましい。

すべての文字候補領域601について投票が終わった段階で、投票空間803内で投票数が最大、または閾値以上、または極大となる座標を選出し(ST307)、その座標に対応するパラメータによってテンプレート701を幾何変換して近似されるナンバープレート領域を、選出されたナンバープレート候補領域とする。

ここで投票空間は必ずしも6次元すべてを使う必要はない。たとえば、あらかじめ車両の通る方向が決まっている場合、車両に対するナンバープレート向きの制約から、y_shear成分は省略することができる。また、この場合x_scaleとy_scaleの比率は一定となることを利用してx_scaleとy_scaleをひとつのパラメータscaleとすることもできる。

図9Aは、ナンバープレート用のテンプレート701の一例を示すとともに、テンプレート701を射影変換し画像901中のナンバープレート902を近似する処理の一例を示す図である。また、図9Bは、投票空間903の概念図である。アフィン変換の場合と同様、投票空間は、変換パラメータで構成される。射影変換の場合も、独立な変換パラメータは6つであるので、投票空間は最大6次元となる。

図10Bは、車両番号を通る直線を検出する場合の投票空間1003の一例を示す図である。図10Aは、投票空間1003のパラメータで表される直線1004の一例を示す図である。基本的には、通常のハフ変換による直線検出方法と同様に、直線の角度を決定するパラメータθと、直線の位置を決定するパラメータρで構成される。それに加え、車両番号のそれぞれの文字がすべて同じ高さをもつことを利用して、文字の高さSも投票空間の要素に含める。こうすることで、高さのまったく違う文字候補領域の列が検出されることを防ぐことができる。即ち、文字候補領域の幾何情報を投票空間の軸の一部とすることに相当する。同様に、同じナンバープレート内の車両番号がすべて同じ程度傾いていることを利用して、文字認識によって得られた文字の傾きも、投票空間の要素に含めても良い。即ち、文字候補領域の文字認識情報を投票空間の軸の一部としてもよい。

すべての投票が終わった後、投票空間1003内で、投票数が最大、または閾値以上、または極大となる座標を選出し、それに対応する直線を、車両番号を通る直線1003とする。

車両番号を通る直線1003を検出した後の後処理を、図11に示すフローチャートと図12A〜図12Fを用いて説明する。まず、検出された直線1201に投票した文字候補領域1202に着目し、文字候補領域同士の間隔1203を、文字候補領域1202の幅で正規化した値によって、直線上の車両番号候補が何桁目であるかを推定し、一次車両番号配置候補1204を導き出す(ST1101)。

直線上の文字候補領域が1-2桁目の場合と3-4桁目の場合のように、どちらか区別がつかない場合は、両方の候補を残しておく。次に、一次車両番号配置候補1204のうち重複するものを取り除き(ST1102)、二次車両番号配置候補1205を生成し、ナンバープレートのテンプレート701を、車両番号部分が対応する文字候補領域に重なるように変形して重ね合わせ、ナンバープレート候補領域1206とする。

ナンバープレート候補領域1206を選出した後、図13、図14に示されるような後処理を行う(ST308)。

図13は、投票空間から選出され、必要に応じて後処理された、ナンバープレート候補領域に対する位置補正の説明をする図である。投票空間に投票することで、各パラメータの値は量子化される。そのため、投票元の文字候補領域と、投票により得られたナンバープレート候補領域の間にずれが生じることがある。ここでは、たとえば車両番号に対応する文字候補領域の中心1302とテンプレートの車両番号位置の中心1303との距離が最小になるように、ナンバープレート候補領域を平行移動させる。

図14は、推定されたナンバープレート候補領域1401に対する、文字の再切り出し、文字認識を示す図である。元画像の画質や前処理の方法、ナンバープレートの汚れ、隠れといったさまざまな要因から、もともと文字候補領域の切り出しが失敗することもある。テンプレートの各文字位置に対して、対応する文字候補領域が存在しない場合は、再度画像をみて、相当する領域を切り出し、文字認識を行う。

この時点で、1枚の画像に対し複数のナンバープレート候補領域が抽出されているので、得点付けなどの方法でこれをひとつに絞り込み(ST309)、認識結果提示装置に出力する(ST310)。

以上説明したように、ナンバープレート画像処理装置は、ナンバープレートを構成する各文字候補領域を、ナンバープレート領域またはその一部を表すパラメータで構成される投票空間に投票し、投票数の多い座標値に対応するナンバープレート領域を抽出結果とするため、抽出対象のナンバープレートの向きが未知の場合にも、ナンバープレートに対応する文字候補列を抽出することができる。

また、一部の文字候補領域の切り出しに失敗した場合にも、他の文字候補領域からの投票数が十分にあれば、ナンバープレート領域が抽出され、後処理によって切り出しに失敗した部分の認識結果を得ることができる。

なお、上記説明では、ST305で投票空間を作成するとして記載したが、本実施形態はこれに限定されるものではない。投票空間の作成は、ST304までの処理とは関係なく、所定のタイミングで作成される。例えば、最初に投票空間を作成するようにしてもよい。具体的な処理でいえば、空間を設計するのではなく、単なるメモリ上の領域確保である。

また、どのような図形又は変換を採用するかは、プログラムの設計段階に決定される（＝パラメータが決まる、投票空間が決まる。）。例えば、直線を採用するならθとρが選択され、アフィン変換を採用するならアフィン変換に使う6つのパラメータ（或いはその一部のパラメータ）が選択される。そして、文字候補領域から、有り得るパラメータの値の組を算出する。例えば、（θ，ρ） = (30,320), （31,320）, (32,319), (33,318), (34,318), ...にすべて投票する。すべての文字候補領域について投票が終わったら、投票空間から極大値等をとる座標（＝パラメータの値）を選出する。画像処理で使われる、ハフ空間による直線検出と同じ流れである。投票に文字候補領域を使うこと、文字認識情報を使うこと、投票空間の軸の一部をそれらの情報にすることにより、ナンバープレート領域を高精度に抽出することが可能となる。

なお、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。

日本のナンバープレートの概要を説明するための図である。 ナンバープレート画像処理装置の概略構成を説明するための図である。 自動車のナンバープレートの認識処理の一例を示すフローチャートである。 前処理後の画像の一例を示す図である。 ラベリングによる切り出し結果の一例を示す図である。 切り出された領域に対して、大きさで制約を与え、文字認識した文字候補領域の一例を示す図である。 ナンバープレート用のテンプレートの一例を示す図である。 ナンバープレート用のテンプレートの一例を示すとともに、テンプレートをアフィン変換し画像中のナンバープレートを近似する処理の一例を示す図である。 アファイン変換のパラメータで構成される投票空間の概念図である。 ナンバープレート用のテンプレートの一例を示すとともに、テンプレートを射影変換し画像中のナンバープレートを近似する処理の一例を示す図である。 射影変換のパラメータで構成される投票空間の概念図である。 投票空間のパラメータで表される直線の一例を示す図である。 車両番号を通る直線を検出する場合の投票空間の一例を示す図である。 後処理の一例を示すフローチャートである。 文字候補領域から一次車両番号配置候補を導き出す処理の一例を示す図である。 文字候補領域から一次車両番号配置候補を導き出す処理の一例を示す図である。 文字候補領域から一次車両番号配置候補を導き出す処理の一例を示す図である。 二次車両番号配置候補からナンバープレート候補領域を導き出す処理の一例を示す図である。 二次車両番号配置候補からナンバープレート候補領域を導き出す処理の一例を示す図である。 二次車両番号配置候補からナンバープレート候補領域を導き出す処理の一例を示す図である。 投票元の文字候補領域と投票により得られたナンバープレート候補領域との間のずれを補正する後処理の一例を示す図である。 テンプレートの各文字位置に対して、対応する文字候補領域が存在しない場合に、相当する領域を切り出し文字認識を行う後処理の一例を示す図である。

符号の説明

201…画像入力装置、202…カメラインタフェース部、203…画像処理部、204…入出力インタフェース部、205…文字検出・認識部、206…ナンバープレート領域抽出部、207…後処理部、208…認識結果提示装置

Claims (8)

1. 画像から複数の文字候補領域を検出する検出手段と、
   幾何図形パラメータの全部又は一部により構成された投票空間に対して、前記複数の文字候補領域の夫々の位置情報を投票し、投票数が最大又は極大又は所定閾値以上となる投票空間座標を選出し、前記投票空間座標に対応するパラメータの値により前記複数の文字候補領域の中からナンバープレート候補領域中の複数の文字領域の配置を予測し、この配置予測に基づきナンバープレートに対応するテンプレートを幾何変換し、この幾何変換されたテンプレートによりナンバープレート候補領域を近似し、近似結果に基づきナンバープレート領域を抽出するナンバープレート領域抽出手段と、
   を備えたナンバープレート情報処理装置。
2. 画像から複数の文字候補領域を検出する検出手段と、
   幾何変換パラメータの全部又は一部により構成された投票空間に対して、前記複数の文字候補領域の夫々の位置情報を投票し、投票数が最大又は極大又は所定閾値以上となる投票空間座標を選出し、前記投票空間座標に対応するパラメータの値によりナンバープレートに対応するテンプレートを幾何変換し、この幾何変換されたテンプレートによりナンバープレート候補領域を近似し、近似結果に基づき前記ナンバープレート領域を抽出するナンバープレート領域抽出手段と、
   を備えたナンバープレート情報処理装置。
3. 前記ナンバープレート領域抽出手段は、前記複数の文字候補領域の夫々の文字を認識し、前記複数の文字候補領域の夫々の文字認識結果から得られる文字の傾き情報に基づき前記投票空間を制約することを特徴とする請求項１は又は２に記載のナンバープレート情報処理装置。
4. 前記ナンバープレート領域抽出手段は、前記複数の文字候補領域の夫々の文字を認識し、前記複数の文字候補領域の夫々の文字認識結果に基づき前記複数の文字候補領域の夫々の重み付け係数を演算し、前記複数の文字候補領域の位置情報の投票に対して、前記重み付け係数により重み付けすることを特徴とする請求項１又は２に記載のナンバープレート情報処理装置。
5. 前記ナンバープレート領域抽出手段は、前記複数の文字候補領域の位置情報及び前記複数の文字候補領域の幾何情報に基づき前記投票空間を構成することを特徴とする請求項１又は２に記載のナンバープレート情報処理装置。
6. 前記検出手段は、前記画像からナンバープレートの封印候補領域及びナンバープレートの枠候補のうちの少なくとも一方を検出し、
   前記ナンバープレート領域抽出手段は、前記封印候補領域及び前記枠候補のうちの少なくとも一方に基づき前記ナンバープレート領域を抽出する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載のナンバープレート情報処理装置。
7. 画像から複数の文字候補領域を検出し、
   幾何図形パラメータの全部又は一部により構成された投票空間に対して、前記複数の文字候補領域の夫々の位置情報を投票し、
   投票数が最大又は極大又は所定閾値以上となる投票空間座標を選出し、
   前記投票空間座標に対応するパラメータの値により前記複数の文字候補領域の中からナンバープレート候補領域中の複数の文字領域の配置を予測し、
   この配置予測に基づきナンバープレートに対応するテンプレートを幾何変換し、
   この幾何変換されたテンプレートによりナンバープレート候補領域を近似し、
   近似結果に基づきナンバープレート領域を抽出する、
   ことを特徴とするナンバープレート情報処理方法。
8. 画像から複数の文字候補領域を検出し、
   幾何変換パラメータの全部又は一部により構成された投票空間に対して、前記複数の文字候補領域の夫々の位置情報を投票し、
   投票数が最大又は極大又は所定閾値以上となる投票空間座標を選出し、
   前記投票空間座標に対応するパラメータの値によりナンバープレートに対応するテンプレートを幾何変換し、
   この幾何変換されたテンプレートによりナンバープレート候補領域を近似し、
   近似結果に基づき前記ナンバープレート領域を抽出する、
   ことを特徴とするナンバープレート情報処理方法。

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