随着我国经济的快速发展,流动人口和汽车数量正在以前所未有的速度增加,以手工录入为主的传统人口和交通管理系统难以胜任,智能人口和交通管理势在必行。汽车牌照识别和证件识别是智能管理系统中的关键技术之所在,在现代管理中有着广泛的应用前景。典型的牌照与证件识别由图像采集、预处理、二值化、牌照定位和字符识别等过程组成。实验表明,识别系统的识别率的高低与牌照定位与字符分割环节正确率密切相关。而当前基于平面的计算机视觉的识别系统利用更加有效的算法来提高牌照定位与字符分割正确率空间已经不大。汽车牌照的识别问题是现代交通工程领域中研究的重点和热点之一,研究成果和商用产品层出不穷,但是基于图像处理的证件识别就少有研究成果出现。经过分析和实验,这两种识别方法在各个环节都有共通之处,牌照识别的算法稍加变化就可用于证件的识别之中。 立体视觉可由有视差的图像得到的深度信息可以确定平面图像中物体的空间坐标、实际大小,利用牌照固定的形状、尺寸等知识,我们能够方便的排除背景的干扰,正确的检测出牌照所在的位置,进而准确的进行字符的分割,较大程度上提高牌照的识别率。同时,立体视觉采集的同一目标视差的两幅平面图,与单幅图像相比,含有更加丰富的信息,通过立体匹配,我们能够有效的降低强光、背光等影响,可以在复杂背景中完成识别的任务,这是传统识别方法所不能做到。 考虑到立体视觉以上的特点,本文将立体视觉与传统的牌照和证件识别技术相结合,研究如何在利用双摄像头采集图像,对存在视差的输入图像进行处理,按照牌照与证件外形标准进行定位与分割等方面创新,力图改善输入图像质量,加快牌照与证件定位、分割速度与准确性,从而达到提高识别率的目的。