JP4928310B2

JP4928310B2 - ナンバープレート認識装置、その制御方法、コンピュータプログラム

Info

Publication number: JP4928310B2
Application number: JP2007053049A
Authority: JP
Inventors: 英明松本; 一郎梅田
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2007-03-02
Filing date: 2007-03-02
Publication date: 2012-05-09
Anticipated expiration: 2027-03-02
Also published as: JP2008217347A; US8059868B2; US20080212837A1

Description

画像からナンバープレートを自動的に読み取る装置・方法・プログラムに関する。

従来、道路に設置された固定カメラを用いて、車両を撮影して当該車両のナンバープレートを読み取ることにより、交通管制等に利用されている。例えば、複数の道路地点において通過する車両のナンバーを読み取り、各地点での読み取り結果のリストから番号の一致するものを探すことによりその地点間の走行時間や平均速度を求めることができる。また、有料道路の料金徴収の自動化手段として活用することができる。

このような固定カメラを用いてナンバープレートを読み取る場合、ある程度背景が同じになり、同じ角度から撮影できるため、比較的高精度にナンバープレートを検出することができる。

また、複数枚の画像を撮影し、同一の車両のものと思われる複数のナンバープレート画像を認識して、当該複数の画像で認識結果が一致した場合に、その結果を最終的な認識結果とすることで、認識率の向上を図ることも考えられている（例えば、特許文献１）。

また、特許文献２では、ハフ変換等を用いて画像からナンバープレートの枠の直線を検出することにより、ナンバープレート領域候補を検出し、台形補正を行って文字認識する技術も考えられている。

また、特許文献３では、水平方向の微分処理を行うことで垂直のエッジ画像を得て、当該エッジ画像からナンバープレートの位置を検出する技術が記載されている。
特開平０９−２８８７９５号公報特開平１１−０７３５１４号公報特開平０６−２１５２９３号公報

しかしながら、市販のデジタルカメラのような固定されていないカメラで撮影された画像は、撮影条件（例えば、撮影角度や明るさや背景など）が変わりやすいため、ナンバープレートを検出することは容易ではない。また、固定されていないカメラによって撮影される画像には、ナンバープレート以外にも様々な画像が写りこんでしまう。例えば、ナンバープレートに類似した物体が写りこんでいる場合もあるので、ナンバープレートか否か決定するのが難しくなる。

例えば、ナンバープレートの枠を検出することによってナンバープレート領域を検出しようとする場合、車両のヘッドライト部やフロントグリルのように矩形の枠を有する領域を、ナンバープレート領域として誤って検出してしまう可能性がある。また、文字塊を検出して文字認識する場合、例えば、営業車の車体に書かれている広告文字等を誤ってナンバープレート文字と認識してしまう可能性がある。他にも撮影される画像に、背景に写っている店の看板の文字等が写っている場合は、当該看板の文字列をナンバープレートの文字列として誤検出してしまう可能性がある。

また、デジカメ等を用いてユーザが撮影した場合、同じ車両を複数枚撮影しているとは限らないし、様々な角度からナンバープレートを撮影している可能性がある。

本発明は、画像からナンバープレート領域の候補をいくつか検出し、これらの候補を比較して確からしいナンバープレート領域を絞り込むことで、高精度にナンバープレート認識できるようにする。

上記課題を解決するために、本発明のナンバープレート認識装置は、入力画像から複数の四辺形を検出し、当該検出された四辺形のうち所定条件を満たす四辺形をナンバープレート領域候補として複数検出する検出手段と、前記検出された各ナンバープレート領域候補に含まれる文字領域の文字認識を実行する文字認識手段と、前記各ナンバープレート領域候補の文字認識結果と各ナンバープレート領域候補に対応する四辺形の情報とに基づいて、前記検出手段で検出された複数のナンバープレート領域候補の中から出力するナンバープレート領域候補を選択し、当該選択されたナンバープレート領域候補に関する情報を出力する出力手段と、を有し、前記出力手段は、前記ナンバープレート領域候補の位置が重なっている場合、各ナンバープレート領域候補の四辺形の角の角度が直角に近いものを残すことにより、前記ナンバープレート領域候補を絞り込み、当該絞り込んだナンバープレート領域候補の中から出力するナンバープレート領域候補を選択し、当該選択されたナンバープレート領域候補に関する情報を出力する。

ナンバープレート領域の検出精度および認識精度が向上する。

（実施例１）
図１は実施例１に係るナンバープレート認識装置の概略構成を示すブロック図である。

１０１はＣＰＵであり、ＲＯＭ１０２に格納されている制御プログラムを実行することにより、本装置全体の制御を行う。１０２はＲＯＭであり、ＣＰＵ１０１が実行するコンピュータプログラムや各種パラメータデータを格納する。コンピュータプログラムは、ＣＰＵ１０１で実行されることにより、後述するフローチャートに示す各処理を実行するための各種手段として、当該装置（コンピュータ）を機能させる。なお、本実施例では、後述するフローチャートの各ステップに対応する処理を、コンピュータ（ＣＰＵ）を用いてソフトウェアで実現することとするが、その処理の一部または全部を電子回路などのハードウェアで実現するようにしても構わない。また、本発明のナンバープレート認識装置は、汎用パソコンを用いて実現してもよいし、ナンバープレート認識専用の装置として実現するようにしても構わない。

１０３はＲＡＭであり、画像や各種情報を記憶する。また、ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵのワークエリアやデータの一時待避領域として機能する。

１０４は外部記憶装置であり、辞書などの各種データを記憶する。外部記憶装置１０４は、例えば、ハードディスクやＣＤ−ＲＯＭ等で構成される。なお、本発明の装置をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムは、このコンピュータ読取可能な外部記憶媒体に格納されていても構わないし、ネットワークを介して供給されるようにしても構わない。１０５はディスプレイであり、例えば、ＬＣＤやＣＲＴで構成される。

１０６は入力装置である。例えば、デジカメやスキャナ等の画像入力装置を接続するためのインターフェースであってもよいし、デジカメ等の画像入力装置そのものであっても構わない。また、デジタルカメラの機能の１つとして実現するために、デジカメ内部に本発明の装置構成を組み込んで実現しても構わない。

１０７はネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ）であり、ネットワーク上に接続されている外部装置（例えば、サーバ、外部記憶装置、画像入力装置等）と通信し、プログラムやデータを読み込んだり、書き込んだりする。尚、ネットワークは、典型的にはインターネットやＬＡＮやＷＡＮや電話回線などのいわゆる通信ネットワークであり、データの送受信が可能であれば良い。また、ディスプレイ１０５や入力装置１０６は、ネットワークインターフェース１０８を介して接続されていても良い。

このようなナンバープレート認識装置は、例えば図２に示すシステムにおいて実現される。図２は、本実施例１において採用可能なコンピュータシステムの構成例を示す図である。２０１はコンピュータ装置であり、デジタルカメラ２０２で撮影した画像データを受信して、ナンバープレート認識のための処理を実行する。

次に、ナンバープレート認識処理について図３〜図９を用いて説明する。本実施例では、デジタルカメラ等で撮影した静止画像内に存在するナンバープレートの文字列を認識する。

図３はナンバープレートの一例である。日本のナンバープレートの場合には、３つの文字列領域が存在する。３０１は陸運局名と分類番号が記載される領域、３０２は平仮名（もしくはアルファベット）の領域、３０３は一連指定番号の領域である。

図４は、実施例１のナンバープレート認識装置におけるナンバープレート認識処理を示すフローチャートである。

ステップＳ４０１では、画像からナンバープレート領域候補を複数検出する。ステップＳ４０１の詳細を図１３に示す。

図１３のステップＳ１３０１では、当該画像の二値化を行う。

ステップＳ１３０２では、二値化された画像から、黒画素同士が上下左右斜めの８方向のいずれかで連結する黒画素の連結画素（黒画素塊）を検出する。なお、黒画素塊の内部に上下左右のいずれかで連結する白画素塊がある場合は、その白画素塊の内部に更に黒画素塊があるか検査する。

ステップＳ１３０３では、検出した黒画素の連結画素のうち、所定の大きさを有する複数の連結画素について、直線状に並んでいる複数の連結画素（連結画素列）の検出を行う。この連結画素列は、ナンバープレートの文字列の候補である。なお、ここで、検出対象の閾値に用いる所定の大きさ（サイズ）は、撮影されるであろうナンバープレートの文字サイズを想定して、予め設定しておくものとする。

図１０は、ナンバープレート検出処理の処理対象となった入力画像の例である。ステップＳ１３０３では、２値化された入力画像から、ナンバープレート１００１〜１００３内の各文字に対応する黒画素の連結画素が候補として検出されることになる。

ステップＳ１３０４では、当該検出された連結画素列から所定範囲内を、四辺形検出の処理対象範囲として設定し、四辺形検出処理を実行する。例えば、連結画素列の縦横それぞれ２倍のサイズの領域が、この処理対象領域として設定される。

この四辺形検出処理は、まず、当該設定された処理対象範囲の画像を対象として、ハフ変換を用いて直線検出を行う。この直線検出は、所定数（例えば８本）以上の直線が検出されるまで、徐々に直線検出するための閾値を変更しながら直線検出処理を行う。この検出された直線を用いて１乃至複数の四辺形を形成する。なお、入力画像はナンバープレートの正面から撮影した画像とは限らないため、この四辺形は長方形とは限らない。

ステップＳ１３０５では、所定条件を満たす四辺形をナンバープレート領域候補とする。例えば、ステップＳ１３０４で検出された四辺形の辺の比を、ナンバープレートの辺の比（基準値）と比較し、大きく異なる四辺形はナンバープレート領域候補から除外する。

図１１は、図１０のナンバープレート１００１の付近を拡大した図である。例えば、ステップＳ１３０３で、連結画素列１１０２，１１０３が検出されたものとする。このとき、ステップＳ１３０４で、連結画素列１１０２，１１０３に基づき処理対象範囲１１０１を設定して、四辺形検出処理を実行することにより、四辺形１１０４〜１１０６を検出する。そして、ステップＳ１３０５で、各四辺形の辺の比を検査すると、四辺形１１０６はナンバープレートの基準値と大きく異なると判断され、四辺形１１０４と１１０５とがナンバープレート領域候補として決定される。

なお、ナンバープレート領域候補を検出する手法は、上述した以外の公知の技術を併用して、多くのナンバープレート領域候補を検出するようにしてもよい。例えば、ナンバープレートの枠の検出によってナンバープレート領域を検出する方法や、テンプレートマッチングで検出する方法などを用いることができる。このとき検知されるナンバープレート領域候補は、四辺形の領域で検出される。

ステップＳ４０２では、検出された複数のナンバープレート領域候補（四辺形領域）に対して、逆透視変換（歪み補正処理）を用い、正対画像を得る。

ステップＳ４０３では、ステップＳ４０２で得られた複数のナンバープレート領域候補の正対画像に対して、２値化処理を行う。

ステップＳ４０４では、逆透視変換および２値化されたナンバープレート領域から図３で示したような３つの文字領域を抽出し、当該文字領域に対して、文字認識処理を行い、それぞれの文字に対する文字候補と類似度を得る。図１２の１２０１は、ナンバープレート領域候補である四辺形１１０４の拡大図である。このナンバープレート領域候補から抽出された文字領域に対して文字認識処理を実行すると、文字認識結果１２０２が得られたものとする。このとき、文字認識結果は誤認識している可能性があるので、更に、陸運局名を格納した辞書との単語照合を行い、単語照合結果と文字認識結果の類似度とに基づいて、誤認識と判断した文字の修正を行う。図１２の１２０２の例では、誤認識した文字が修正されて認識結果１２０３が得られる。

ステップＳ４０５では、ナンバープレート領域候補から得られた文字認識結果や各文字の位置情報や四辺形の形状情報等を用い、ナンバープレート領域候補の絞り込み（ナンバープレート領域候補の選択）を行う。そして、その絞込処理結果として得られる確からしいナンバープレート領域に関する情報（文字認識結果や位置情報など）を出力する。

ここでステップＳ４０５の絞り込み処理の詳細について、図５〜図９を用いて説明する。

図５のステップＳ５０１では、個々のナンバープレート領域候補の情報に基づいて、ナンバープレート領域候補の絞り込みを行う。図６は、個々のナンバープレート領域候補の情報から絞り込む処理Ｓ５０１の詳細を示すフローチャートである。

ステップＳ６０１では、ナンバープレート領域候補内の文字列の文字認識結果に対する類似度が所定の閾値より大きいか否か判断する。なお、ナンバープレート領域候補に含まれる文字列の類似度の平均値を該閾値より大きいか判断するようにしてもよいし、文字ごとに類似度を比較して全ての文字の類似度が該閾値より大きいか判断するようにしてもよい。なお、本実施例の文字認識では類似度が大きいほうが、より辞書に登録されている文字に類似しているものとする。該所定閾値より大きい場合、ステップＳ６０２へ進む。それ以外は、ステップＳ６０４へ進む。

ステップＳ６０２では、ナンバープレート領域候補内の陸運局名と分類番号とを囲む矩形３０１の右端のＸ座標が、一連指定番号の最右端の数字を囲む矩形の左端のＸ座標より小さいならば、ステップＳ６０３に進む。それ以外はステップＳ６０４へ進む。

ステップＳ６０３では、ナンバープレート領域候補内の陸運局名と分類番号とを囲む矩形３０１の左端のＸ座標が、平仮名を囲む矩形３０２の右端のＸ座標より大きいならば、ステップＳ６０５に進み、それ以外はステップＳ６０４へ進む。

ステップＳ６０４では、当該絞り込み処理対象としているナンバープレート領域候補を、候補から削除する。

ステップＳ６０５では、全てのナンバープレート領域候補に対して、絞り込み処理を実行したか判断する。全てのナンバープレート領域候補に対して処理を実行したと判断した場合は、単一のナンバープレート領域の情報に基づいて絞り込む処理を終了し、未処理の領域がある場合は、ステップＳ６０１へ戻って次の領域候補を処理対象として処理を繰り返す。

図７は、ナンバープレート領域候補の例を示す図である。

７０１は、通常のナンバープレート領域候補の例である。この場合、陸運局名と分類番号とを囲む矩形の右端のＸ座標が、一連指定番号の最右端の数字（「０」）を囲む矩形の左端のＸ座標より小さい。また、ナンバープレート領域候補内の陸運局名と分類番号とを囲む矩形の左端のＸ座標が、平仮名を囲む矩形の右端のＸ座標より大きい。したがって、このナンバープレート領域候補は、ステップＳ６０２でＹｅｓ，ステップＳ６０３でＹｅｓと判断されるので、削除されない。

７０２は、一連指定番号の最右端の数字が欠けているナンバープレート領域候補の例である。この場合、陸運局名と分類番号とを囲む矩形の右端のＸ座標が、一連指定番号の最右端の数字（「４」）の矩形の左端のＸ座標より大きくなっている。したがって、ステップＳ６０２でＮｏと判断され、ステップ６０４で候補から削除される。

７０３は、陸運局名と分類番号の左側に、ナンバープレートを止めるためのビスの画像を文字として誤認識した場合のナンバープレート領域候補の例である。このとき、そのビス部分を、陸運局名と分類番号とで構成される文字領域の一部として判断したものとする。この場合、ナンバープレート領域内の陸運局名と分類番号とを囲む矩形の左端のＸ座標が、平仮名の矩形の右端のＸ座標より小さくなっている。したがって、ステップＳ６０３でＮｏと判断され、ステップＳ６０４で候補から削除される。

図５のステップＳ５０２では、複数のナンバープレート領域候補の情報（四辺形の位置・形状情報や、文字認識結果情報）を比較して絞り込みを行う。なお、この四辺形の情報は、図１３で説明したようにナンバープレート領域候補を抽出する処理の際に得た情報を利用すればよい。図８は、複数のナンバープレート領域候補の情報を比較して絞り込む処理の詳細を示すフローチャートである。

ステップＳ８０１では、複数のナンバープレート領域候補の中から、比較対象にする２つのナンバープレート領域候補α、βを選択する。

ステップＳ８０２では、ステップＳ８０１で選択された２つの矩形同士が重なり、かつ、２つの文字認識結果が同じかどうかを判断する。両方の条件を満足すると判断すれば、ステップＳ８０３へ進み、それ以外はステップＳ８０１へ戻る。

ステップＳ８０３では、ナンバープレート領域候補α、βの四辺形の形状に基づき、どちらがより直角に近いかを検査する。例えば、四辺形のそれぞれの角に対して、角の角度と９０度との差分の絶対値をとり、その差分の平均値を比較し、差分の平均値が小さい方がより直角に近いと判断する。どちらも同じであれば、ステップＳ８０４へ進み、領域候補αのほうがより直角に近い場合は、ステップＳ８０５へ進み、領域候補βのほうがより直角に近い場合は、ステップＳ８０６へ進む。

ステップＳ８０４では、ナンバ−プレート領域候補の領域候補α、βの面積比較を行う。領域候補αの面積の大きさが領域候補βの面積の大きさ以上であればステップＳ８０５へ進み、それ以外はステップＳ８０６へ進む。

ステップＳ８０５では、ナンバープレート領域候補βを候補外として削除する。また、ステップＳ８０６では、ナンバープレート領域候補αを候補外として削除する。

ステップＳ８０７では、すべての矩形同士の比較が終了したかを検査し、終了した場合はステップＳ８０８へ進み、それ以外はステップＳ８０１へ戻る。

ステップＳ８０８では、残っているナンバープレート候補領域の中から、比較対象とする２つのナンバープレート領域候補α、βを選択する。
ステップＳ８０９では、ステップＳ８０８で選択された２つの領域候補同士が重なるかどうかを検査する。２つの領域候補同士が重なれば、ステップＳ８１０へ進み、それ以外はステップＳ８０８へ戻る。

ステップＳ８１０では、ナンバープレート領域候補α、βのどちらがより直角に近いかを検査する。例えば、四辺形のそれぞれの角に対して、角の角度と９０度との差分の絶対値をとり、その差分の平均値を比較し、差分の平均値が小さい方がより直角に近いと判断する。どちらの角度も同じであれば、ステップＳ８１１へ進み、領域候補αのほうがより直角に近い場合は、ステップＳ８１２へ進み、領域候補βのほうがより直角に近い場合は、ステップＳ８１３へ進む。

ステップＳ８１１では、ナンバ−プレート領域候補α、βの面積比較を行う。領域候補αの面積の大きさが領域候補βの面積の大きさ以上であればステップＳ８１２へ進み、それ以外はステップＳ８１３へ進む。

ステップＳ８１２では、ナンバープレート領域候補βを候補外として削除する。また、ステップＳ８１３では、ナンバープレート領域候補αを候補外として削除する。

ステップＳ８１４では、すべての矩形同士の比較が終了したかを検査し、終了した場合は複数のナンバープレート領域候補の情報を比較しながら絞り込む処理を終了し、それ以外はステップＳ８０８へ戻る。

つまり、ステップＳ８０１〜ステップＳ８０７では、ナンバープレート領域候補が重なり、かつ、文字認識結果が同じものを先にグループとした後に、そのグループの中から１つの候補を選択していることになる。一方、ステップＳ８０８〜ステップＳ８１４では、ナンバープレート領域候補の矩形が重なるものをグループとした後に、そのグループから１つの候補を選択している。このように、文字認識結果が同じものを先にグループ化して候補を選択した後、更に、文字認識結果が異なるものをグループ化して候補を選択するようにしている。先に同じ文字認識結果が同じものの中からより直角に近いものを候補として選択しているので、そのナンバープレートの四辺形が他のナンバープレートの四辺形（他の文字認識結果の四辺形）と重なり、誤って削除されてしまうことを防ぐことができる。

図５のステップＳ５０３では、ステップＳ５０１とステップＳ５０２で絞り込まれたナンバープレート領域候補の中から、予め設定された条件（ソート条件、求める認識結果数）に基づいて、出力対象の認識結果を絞り込む処理を行う。図９は、ステップＳ５０３の処理の詳細を示すフローチャートである。

ステップＳ９０１では、ステップＳ５０１、Ｓ５０２で絞り込まれたナンバープレート領域候補（認識結果）の数が１つであるか否か判断する。ひとつであれば、ステップＳ９０２へ進み、それ以外はステップＳ９０３へ進む。

ステップＳ９０２では、そのナンバープレートの文字認識結果を返す（出力する）。なお、このとき、領域候補の位置情報などを一緒に出力するようにしてもよい。

ステップＳ９０３では、残っている複数のナンバープレート領域候補をソートする。ソート条件は予め設定されているものとするが、このソート条件はユーザにより変更可能なようにしてもよい。例えば、ソート条件としては、ナンバープレート領域候補の面積の大きさ順をソート条件にしたり、撮影画像の中心に近い位置にあるもの順をソート条件にしたりすればよい。

ステップＳ９０４では、当該ソートされたナンバープレート領域候補の先頭から順に、出力設定数に基づいて領域候補を選択して、その文字認識結果を返す（出力する）。このとき、領域候補の位置情報などを一緒に出力するようにしてもよい。なお、この出力設定数は、予め設定されているものとするが、ユーザにより変更可能なようにしてもよい。

なお、本実施例では、ユーザがデジタルカメラ等を用いて撮影した画像に対して、ナンバープレート認識する例について示したが、本発明はこれに限るものではなく、道路脇などに固定または可動的に設置され自動撮影する装置に適用しても構わない。

実施例１に係るナンバープレート認識装置の概略構成を示すブロック図実施例１に係るナンバープレート認識装置の概略構成を示すシステム図実施例１に係るナンバープレートの一例を示す図ナンバープレート認識処理を示すフローチャート絞り込み処理を示すフローチャート個々のナンバープレート領域候補の情報から絞り込む処理のフローチャート文字欠けが生じたナンバープレート領域とビスを抽出したナンバープレート領域の例複数のナンバープレート領域候補の情報を比較して絞り込む処理のフローチャート最終的にひとつもしくは複数の確からしいナンバープレート領域候補に絞り込む処理のフローチャート入力画像の例入力画像の例の拡大図ナンバープレート領域候補の例の拡大図ナンバープレート領域候補検出処理のフローチャート

Claims

入力画像から複数の四辺形を検出し、当該検出された四辺形のうち所定条件を満たす四辺形をナンバープレート領域候補として複数検出する検出手段と、
前記検出された各ナンバープレート領域候補に含まれる文字領域の文字認識を実行する文字認識手段と、
前記各ナンバープレート領域候補の文字認識結果と各ナンバープレート領域候補に対応する四辺形の情報とに基づいて、前記検出手段で検出された複数のナンバープレート領域候補の中から出力するナンバープレート領域候補を選択し、当該選択されたナンバープレート領域候補に関する情報を出力する出力手段と、を有し、前記出力手段は、前記ナンバープレート領域候補の位置が重なっている場合、各ナンバープレート領域候補の四辺形の角の角度が直角に近いものを残すことにより、前記ナンバープレート領域候補を絞り込み、当該絞り込んだナンバープレート領域候補の中から出力するナンバープレート領域候補を選択し、当該選択されたナンバープレート領域候補に関する情報を出力することを特徴とするナンバープレート認識装置。
前記出力手段は、前記各ナンバープレート領域候補の四辺形の角の角度が同じである場合、各四辺形の面積に基づいて選択するナンバープレート領域候補を絞り込むことを特徴とする請求項１に記載のナンバープレート認識装置。
前記出力手段は、前記文字認識結果が同じでかつ位置が重なっているナンバープレート領域候補について前記絞り込みの処理を行った後に、前記文字認識結果が異なり、かつ位置が重なっているナンバープレート領域候補について前記絞り込みの処理を行うことを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載のナンバープレート認識装置。
前記出力手段は、前記ナンバープレート領域候補の文字認識結果と、前記ナンバープレート領域候補に含まれる文字領域の位置とに基づいて、選択するナンバープレート領域候補を絞り込むことを特徴とする請求項１に記載のナンバープレート認識装置。
前記出力手段は、前記ナンバープレート領域候補が複数ある場合、前記ナンバープレート領域候補の面積の大きさ順、もしくは入力画像の中心に近い位置にある順でソートした後に前記出力するナンバープレート領域候補を選択し、当該選択されたナンバープレート領域候補に関する情報を出力することを特徴とする請求項１に記載のナンバープレート認識装置。
前記検出手段は、前記入力画像から直線状に並ぶ連結画素列を検出し、当該検出された連結画素列に基づいて処理対象範囲を設定し、当該設定された処理対象範囲において前記四辺形を検出し、当該検出された四辺形のうち所定条件を満たす四辺形を前記ナンバープレート領域候補として検出することを特徴とする請求項１に記載のナンバープレート認識装置。
前記検出手段において使用される前記所定条件は、当該検出される四辺形の辺の比の基準値に関する条件であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載のナンバープレート認識装置。
ナンバープレート認識装置の検出手段が、入力画像から複数の四辺形を検出し、当該検出された四辺形のうち所定条件を満たす四辺形をナンバープレート領域候補として複数検出する検出ステップと、
前記ナンバープレート認識装置の文字認識手段が、前記検出された各ナンバープレート領域候補に含まれる文字領域の文字認識を実行する文字認識ステップと、
前記ナンバープレート認識装置の出力手段が、前記各ナンバープレート領域候補の文字認識結果と各ナンバープレート領域候補に対応する四辺形の情報とに基づいて、前記検出ステップで検出された複数のナンバープレート領域候補の中から出力するナンバープレート領域候補を選択し、当該選択されたナンバープレート領域候補に関する情報を出力する出力ステップと、
を備え、前記出力ステップは、前記ナンバープレート領域候補の位置が重なっている場合、各ナンバープレート領域候補の四辺形の角の角度が直角に近いものを残すことにより、前記ナンバープレート領域候補を絞り込み、当該絞り込んだナンバープレート領域候補の中から出力するナンバープレート領域候補を選択し、当該選択されたナンバープレート領域候補に関する情報を出力することを特徴とする制御方法。
コンピュータを、請求項１乃至７のいずれか１項に記載されているナンバープレート認識装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
コンピュータを、請求項１乃至７のいずれか１項に記載されているナンバープレート認識装置として機能させるためのコンピュータプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記憶媒体。