(57)【要約】  【課題】マッチドフィルタ処理を応用して、ナンバープレートの位置切り出し、文字認識を正確かつ高速に行う。  【解決手段】ナンバープレートのテンプレートを複数用意し、カメラで道路を撮影した画像を入力し、この画像に前記テンプレートを適用して、前記テンプレートと前記画像との相関関数を算出し、前記画像内で相関関数の評価値を最大とするテンプレートを特定し、そのテンプレートに相当する領域を切り出す。次に、文字テンプレート(b)を複数用意し、カメラで道路を撮影した画像からナンバープレートを切り出した部分の画像(a)を取得し、この画像(a)に、前記文字テンプレート(b)を適用して、文字テンプレートと前記画像との相関関数ｇ(x,y)を算出し、ナンバープレートを構成する文字の桁ごとに探索範囲(d)を設定し、前記探索範囲(d)で、相関関数の当該桁の評価値を求め、前記評価値を最大にするテンプレートを特定し、テンプレートに対応する文字を当該桁の文字として認識する。【選択図】        図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ナンバープレートのテンプレートを複数用意し、
カメラで道路を撮影した画像を入力し、
この画像に前記テンプレートを適用して、前記テンプレートと前記画像との相関関数を算出し、
前記画像内で相関関数の評価値を最大とするテンプレートに相当する領域を切り出すことを特徴とするナンバープレート認識処理における文字切り出し方法。
【請求項２】
前記テンプレートは、大きさの違うものが複数用意される請求項１記載のナンバープレート認識処理における文字切り出し方法。
【請求項３】
前記テンプレートは、傾きの違うものが複数用意される請求項１記載のナンバープレート認識処理における文字切り出し方法。
【請求項４】
カメラで道路を撮影した画像に対して、二値化処理を行う請求項１記載のナンバープレート認識処理における文字切り出し方法。
【請求項５】
前記相関関数は、前記テンプレートのフーリエ変換関数と前記画像のフーリエ変換関数とをかけて、フーリエ逆変換した関数である請求項１記載のナンバープレート認識処理における文字切り出し方法。
【請求項６】
前記画像内で相関関数の評価値は、前記画像内で相関関数のピークの値ｐiである請求項１記載のナンバープレート認識処理における文字切り出し方法。
【請求項７】
前記ピーク値ｐiの座標を含むように、テンプレートに相当する領域を切り出す請求項６記載のナンバープレート認識処理における文字切り出し方法。
【請求項８】
ピーク値ｐiの座標を中心に、テンプレートに相当する領域を切り出す請求項６記載のナンバープレート認識処理における文字切り出し方法。
【請求項９】
文字テンプレートを複数用意し、
カメラで道路を撮影した画像からナンバープレートを切り出した部分の画像を取得し、
画像を入力し、
文字テンプレートと前記画像との相関関数を算出し、
ナンバープレートを構成する文字の桁ごとに探索範囲を設定し、
前記探索範囲で、相関関数の当該桁の評価値を求め、
前記評価値を最大にするテンプレートを特定し、そのテンプレートに対応する文字を当該桁の文字として認識することを特徴とするナンバープレート認識処理における文字認識方法。
【請求項１０】
カメラで道路を撮影した画像に対して、二値化処理を行う請求項９記載のナンバープレート認識処理における文字認識方法。
【請求項１１】
前記相関関数は、前記テンプレートのフーリエ変換関数と前記画像のフーリエ変換関数とをかけて、フーリエ逆変換した関数である請求項９記載のナンバープレート認識処理における文字認識方法。
【請求項１２】
前記画像内で相関関数の評価値は、文字の当該桁の探索範囲での相関関数の最大値又は平均値である請求項９記載のナンバープレート認識処理における文字認識方法。
【請求項１３】
カメラで道路を撮影した画像を入力する入力手段と、
ナンバープレートのテンプレートを複数記憶するメモリと、
前記テンプレートと前記画像との相関関数を算出する演算手段と、
前記画像内で相関関数の評価値を最大とするテンプレート及びその位置を特定し、そのテンプレートに相当する領域を切り出す切り出し手段とを備えることを特徴とするナンバープレート認識処理システムにおける文字切り出し装置。
【請求項１４】
カメラで道路を撮影した画像からナンバープレート部分を切り出す切り出し手段と、
カメラで道路を撮影した画像からナンバープレートを切り出した部分の画像を取得する画像取得手段と、
文字テンプレートを複数用意するメモリと、
文字テンプレートと前記画像との相関関数を算出する演算手段と、
ナンバープレートを構成する文字の桁ごとに探索範囲を設定する探索範囲設定手段と、
前記探索範囲で、当該桁の相関関数の評価値を求め、前記評価値を最大にするテンプレートを特定し、当該テンプレートに対応する文字を認識する文字認識手段とを有することを特徴とするナンバープレート認識処理システムにおける文字認識装置。
【請求項１５】
コンピュータにインストールされることにより実行されるプログラムであって、カメラで道路を撮影した画像データ、及び予め用意されたナンバープレートのテンプレートに基づいて、前記請求項１〜請求項８のいずれかに記載のナンバープレート認識処理における文字切り出し方法を実行することを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
コンピュータにインストールされることにより実行されるプログラムであって、カメラで道路を撮影した画像からナンバープレートを切り出した部分の画像、及び予め用意された複数の文字テンプレートに基づいて、前記請求項９〜請求項１２のいずれかに記載のナンバープレート認識処理における文字認識方法を実行することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両のナンバープレート認識処理における文字切り出し方法及び文字認識方法に関するものである。本明細書において、ナンバープレートの文字といえば、プレート番号の数字を含むものとする。
【背景技術】
【０００２】
ナンバープレート認識処理は、道路を走行する車両の前面又は後面をカメラで撮影し、ナンバープレートの部分を切り出し、その中の文字の認識を行う処理である。
従来のナンバープレート認識処理は、カメラで道路を撮影した画像に基づいてナンバープレートのエッジを抽出したり、輝度ヒストグラムをとったりすることでナンバープレート位置を推定していた。
【０００３】
また、ナンバープレートの文字認識では、予め求めた辞書パターンとの重ね合わせをすることによって文字の特徴量を算出して、文字を決定していた。
【特許文献１】特開2001-273461号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前記ナンバープレート切り出し処理では、照明の状態が悪かったり、またナンバープレートに影が付いたり、汚れが着いたりすると切り出しに失敗することが多かった。
前記文字認識処理では、照明の状態が悪かったり、またナンバープレートに影が付いたり、汚れが着いたりすれば、認識率が低下した。また、文字の一部が隠れていると認識に失敗することが多かった。
【０００５】
そこで、本発明は、雑音に埋もれている中から、既知のパターンとよく似たものを抽出することができるマッチドフィルタ処理を応用して、ナンバープレートの位置切り出し、文字認識を正確かつ高速に行うことのできる文字切り出し方法、文字認識方法、並びにプログラム及び装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のナンバープレート認識処理における文字切り出し方法は、ナンバープレートのテンプレートを複数用意し、カメラで道路を撮影した画像を入力し、この画像に前記テンプレートを適用して、前記テンプレートと前記画像との相関関数を算出し、前記画像内で相関関数の評価値を最大とするテンプレートを特定し、そのテンプレートに相当する領域を切り出す方法である。
【０００７】
この方法によれば、カメラで道路を撮影した画像に、前記テンプレートを適用することにより、一種のマッチドフィルタリング処理を行うことができ、画像内から、車両のナンバープレートに対応した部分を切り出すことができる。
前記テンプレートは、いろいろな大きさ、傾きのものを用意すれば、正確な切り出しが可能となる。特に撮影方向がナンバープレートに正対していない場合でも有効な切り出しができる。
【０００８】
前記カメラで道路を撮影した画像に対して、二値化処理を行えば、画像のコントラスト悪くても正確な切り出しが可能となる。前記二値化処理として、例えば、ＭｉｎＭａｘ処理を行い、背景画像との差分をとる処理を採用してもよい。
前記相関関数は、前記テンプレートのフーリエ変換関数と前記画像のフーリエ変換関数とをかけて、フーリエ逆変換した関数であることが好ましい。この方法ならば、前記テンプレートのフーリエ変換関数は予め算出して保存しておくことができるので、一回のフーリエ変換と一回のフーリエ逆変換とを行うだけで、相関関数を求めることができる。したがって、処理を速くすることができる。
【０００９】
前記相関関数の評価値は、例えば、前記画像内での相関関数のピーク値であってもよい。このピーク値がもっとも大きな相関関数を決定して、切り出しに最適なテンプレートを決定することができる。
ナンバープレート領域を切り出すときは、このピーク値の座標を含むように、領域を切り出す
ピーク値の座標を中心に、テンプレートに相当する領域を切り出せば、正確な切り出しができる。
【００１０】
本発明のナンバープレート認識処理における文字認識方法は、文字テンプレートを複数用意し、カメラで道路を撮影した画像からナンバープレートを切り出した部分の画像を取得し、この画像に、前記文字テンプレートを適用して、文字テンプレートと前記画像との相関関数を算出し、ナンバープレートを構成する文字の桁ごとに探索範囲を設定し、前記探索範囲で、相関関数の当該桁の評価値を求め、前記評価値を最大にするテンプレートを特定し、テンプレートに対応する文字を当該桁の文字として認識する方法である。
【００１１】
この方法では、文字テンプレートを複数用意しておく。カメラで道路を撮影した画像からナンバープレートを切り出した部分に、前記文字テンプレートを適用することにより、一種のマッチドフィルタリング処理を行うことができる。ナンバープレートを構成する文字の桁ごとに、相関関数の評価値を算出し、この評価値を用いて、最も一致している文字テンプレートを特定し、テンプレートに対応する文字を、当該桁の文字として認識することができる。
【００１２】
前記カメラで道路を撮影した画像に対して、二値化処理を行えば、画像のコントラスト悪くても正確な認識が可能となる。前記二値化処理として、限定されないが、例えば、ＭｉｎＭａｘ処理を行い、背景画像との差分をとる処理を採用してもよい。
前記相関関数は、前記文字テンプレートのフーリエ変換関数と前記画像のフーリエ変換関数とをかけて、フーリエ逆変換した関数であってもよい。この方法ならば、前記文字テンプレートのフーリエ変換関数は予め算出して保存しておくことができるので、一回のフーリエ変換と一回の逆変換とを行うだけで、相関関数を求めることができる。したがって、処理を速くすることができる。
【００１３】
前記画像内で相関関数の評価値は、例えば、文字の当該桁の探索範囲に限定した相関関数の最大値又は平均値を採用すればよい。
また、本発明のナンバープレート認識処理システムにおける文字切り出し装置は、前記本発明に係る文字切り出し方法を実施するための、同一発明に係る装置である。
また、本発明のナンバープレート認識処理システムにおける文字認識装置は、前記本発明に係る文字認識方法を実施するための、同一発明に係る装置である。
【００１４】
また、本発明のナンバープレート認識処理における文字切り出し方法を実行するプログラムは、前記本発明に係る文字切り出し方法を実施するための、同一発明に係るプログラムである。
本発明のナンバープレート認識処理における文字認識方法を実行するプログラムは、前記本発明に係る文字認識方法を実施するための、同一発明に係るプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
以上のように本発明によれば、照明変動や、プレートの汚れや傷、他の物体により文字が遮蔽されている場合でも、ナンバープレートの正確な切り出しと安定した認識が可能となる。特に、相関関数を用いて演算するために、アルゴリズムがシンプルである。また、パターン解析依存度が低く、テンプレートを用意するだけで、一回の処理で対応が可能となる。外国などナンバープレートの文字配置が違う場合も、テンプレートを代えれば、同一のアルゴリズムを用いた処理が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本発明のナンバープレート認識方法を実施するためのシステムの構成図である。道路５の上方にカメラ２が設置されている。カメラ２には、ナンバープレート認識処理装置１が接続されている。カメラ２は、道路５に、間隔をおいて複数設置されており、それぞれのナンバープレート認識処理装置１同士は通信回線４でつながっている。通信回線４には、センター装置３が接続されている。なお、図１では、カメラ２とナンバープレート認識処理装置１とは別筐体となっているが、これらを一体化してもよい。
【００１７】
以下に説明するナンバープレート認識処理は、ナンバープレート認識処理装置１において行われるが、カメラ２の画像情報を通信回線４を通してセンター装置３に収集し、センター装置３でナンバープレート認識処理を行ってもよいことを初めに述べておく。
図２は、ナンバープレート認識処理装置１で行われる、本発明のナンバープレート切り出し処理を説明するためのフローチャートである。
【００１８】
この処理を実行するまえに、ナンバープレート認識処理装置１は、予めナンバープレートを形をどったテンプレートをメモリに用意している。
図３に、テンプレートの一例を示す。横軸をｘ、縦軸をｙとする。テンプレートは、大型車用、普通車用の二種類用意し、それぞれ複数の大きさ、複数の傾きのものを用意する。それらのテンプレートを添え字ｉで区別することにする。
【００１９】
テンプレートの輝度分布をｈi(x,y)で表す。座標(x,y)のとりうる範囲は、テンプレートの大きさに対応した範囲であり、この範囲をＳiで表す。
このｈi(x,y)に対して、フーリエ変換処理を行う。その結果、フーリエ変換された関数を、Ｈi(u,v)と書く。ｕ，ｖは空間周波数に相当する。
Ｈ(u,v)＝Ｆ｛ｈi(x,y)｝
図２を参照して、ナンバープレート認識処理装置１は、まず、道路５を走行する車両を含む画像をカメラ２で撮影した画像を入力する（ステップＳ１）。この入力された画像に対して、データ量を少なくするため、水平方向、垂直方向に画素を間引いてもよい。
【００２０】
そして、必要ならば反転処理を行う。この反転処理は、ナンバープレートの文字部分がナンバープレート地の部分よりも暗ければ、画面の輝度を反転させて文字部分を地の部分よりも明るくする処理である。
入力された画像に対して、二値化処理を行う（ステップＳ２）。二値化処理にはいろいろな方法がある。ここでは、以下に説明するように、ＭｉｎＭａｘ処理と言われる方法を行う。しかし、二値化処理として、ＭｉｎＭａｘ処理に限定されるものではなく、これ以外に、濃度ヒストグラムや、特定方向へ投影して得られる濃度パターンを用いて判断する方法や、座標位置ごとに周辺濃度値の平均値を計算して得られる閾値を適用して二値化する方法などいろいろな方法がある。撮影シーンや入力画像の質などに応じた二値化方法を採用すればよい。
【００２１】
まず、ＭＩＮ処理を行う。このＭＩＮ処理は、カメラ２から取り込んだ画像信号に基づいて、ある画素に注目し、その注目画素の輝度を、その注目画素とその周辺画素のなかで最も輝度が低い（暗い）画素の輝度の値で置き換える処理である。この処理を全ての画素について行う。この処理により、輝度の高い図形は、その輪郭が後退して面積が小さくなる。処理の回数を重ねる程、図形は痩せていく。特に、ナンバープレートの中の文字のような輝度の高い細長い線は消滅する。
【００２２】
次に、ＭＡＸ処理を行う。このＭＡＸ処理は、カメラ２から取り込んだ画像信号に基づいて、ある画素に注目し、その注目画素の輝度を、その注目画素とその周辺画素のなかで最も輝度が高い（明るい）画素の輝度の値で置き換える処理である。このＭＡＸ処理により、輝度の高い図形は、その輪郭が膨張して面積が大きくなる。処理の回数を重ねる程、図形は太っていく。
【００２３】
したがって、前記ＭＩＮ処理の後で、このＭＡＸ処理を、前記ＭＩＮ処理と同じ回数行うことにより、痩せて行った図形は、元の大きさに戻る。しかし、前記ＭＩＮ処理で消滅した点や細い線は復活しない。
次に、前記ＭＩＮ処理とＭＡＸ処理を行った画像と、処理前の元の画像との差分を計算する。これにより、ナンバープレートの中の文字のような輝度の高い細長い物体だけが残った画像が得られる。この差分画像を所定の閾値で二値化する。これにより、中間の輝度の画素をなくし、後の処理をしやすくする。この差分画像の輝度分布をｆ(x,y)で表すことにする。
【００２４】
このｆ(x,y)に対して、フーリエ変換処理を行う（ステップＳ３）。その結果、フーリエ変換された関数を、Ｆ(u,v)と書く。
Ｆ(u,v)＝Ｆ｛ｆ(x,y)｝
次に、Ｆ(u,v)と、前に述べたＨi(u,v)の複素共役Ｈi*(u,v)とのかけ算を行う（ステップＳ４）。
【００２５】
かけ算したものに対して、フーリエ逆変換を行う（ステップＳ５）。フーリエ逆変換した関数をｇi(x,y)と書く。
ｇi(x,y)＝Ｆ-1｛Ｆ(u,v)Ｈi*(u,v)｝
このｇi(x,y)は、２つの関数ｆ(x,y)とｈi(x,y)との相関関数になっている。
次に、ｇi(x,y)を評価する。評価値として、ｇi(x,y)の最大値ｐi(x0,y0)を選択する（ステップＳ６）。
【００２６】
図４は、ｘ−ｙ平面のテンプレートの範囲Ｓiにおけるｇi(x,y)の分布を示す図である。ｇi(x,y)の最大値は図４において、ｐiで示されている。なお、ｇi(x,y)の評価値として最大値ｐiを求める代わりに、微分処理などによりエッジの鋭さを求め、ｇi(x,y)の高さと、エッジの鋭さの組み合わせで評価してもよい。
この最大値ｐiをｉごとに比較する。一番大きなｐiを持つテンプレートｉを決定する（ステップＳ７）。
【００２７】
そして、ｇi(x,y)の最大値ｐiの座標(x0,y0)を中心とするテンプレートの範囲Ｓiを使って、入力画像を切り出す（ステップＳ８）。
次に、本発明の文字認識処理を行う。
図５は、文字認識処理を説明するためのフローチャートである。ナンバープレート認識処理装置１は、文字認識処理を行う前に、予め文字テンプレートを用意している。文字テンプレートは、「１」、「２」、「３」などの数字用、「あ」「い」「う」などの文字用、「・」など記号用を用意する。なお、用意する文字テンプレートの大きさ、傾きは、一種類のもののみ用意すればよい。これは、後述するように、画像の正規化処理、傾き補正処理を行うからである。
【００２８】
文字テンプレートの輝度分布をｊk(x,y)で表す。添字のｋは、それぞれの文字テンプレートに対応する。図６に、このように用意された文字テンプレートｊ1(x,y)，・・・，ｊ11(x,y)を示す。
そして、このｊk(x,y)に対して、フーリエ変換処理を行う。フーリエ変換された関数を、Ｊk(u,v)と書く。
【００２９】
Ｊk(u,v)＝Ｆ｛ｊk(x,y)｝
図５を参照して、まず、入力された画像に対して、切り出されたナンバープレートの部分を取得する（ステップＴ１）。このときデータ量を少なくするため、水平方向、垂直方向に画素を間引いてもよい。
そして、必要ならば反転処理を行う（ステップＴ２）。この反転処理は、ナンバープレート切り出し処理で説明したのと同様、ナンバープレートの文字部分がナンバープレート地の部分よりも暗ければ、画面の輝度を反転させて文字部分を地の部分よりも明るくする処理である。
【００３０】
入力された画像に対して、二値化処理、正規化・傾き補正処理を行う（ステップＴ３）。この二値化処理は、ナンバープレート切り出し処理で説明したのと同様、ＭＩＮ処理とＭＡＸ処理を行い、前記ＭＩＮ処理とＭＡＸ処理を行った画像と、処理前の元の画像との差分を計算し、この差分画像を所定の閾値で二値化する処理である。正規化・傾き補正処理は、二値化した画像を拡大若しくは縮小又は回転して所定の大きさ・傾きの画像にする処理である。この「所定の大きさ」とは、前記文字テンプレートの文字の大きさに対応した大きさのことである。「所定の傾き」とは、前記文字テンプレートの文字の傾き（通常、文字は正立しているので傾きは０度である）に対応した傾きである。
【００３１】
この差分画像の輝度分布をｆ(x,y)で表す。
図７(a)にｆ(x,y)の一例を示す。この図では、ｆ(x,y)は「１２３４」という文字のナンバープレートに対応している。このｆ(x,y)に対して、フーリエ変換処理を行う（ステップＴ４）。
Ｆ(u,v)＝Ｆ｛ｆ(x,y)｝
次に、Ｆ(u,v)とＪk(u,v)の複素共役Ｊk*(u,v)とのかけ算を行う（ステップＴ５）。
【００３２】
かけ算したものに対して、フーリエ逆変換を行う（ステップＴ６）。フーリエ逆変換した関数をｇk(x,y)と書く。
ｇk(x,y)＝Ｆ-1｛Ｆ(u,v)Ｊk*(u,v)｝
このｇk(x,y)は、２つの関数ｆ(x,y)とｊk(x,y)との相関関数になっている。
次に、ｇk(x,y)に対して、各位の文字の範囲を選択するためのマスクＭを適用する。そして、文字テンプレートの各ｋについて、前記ｇk(x,y)の算出と、マスクＭの適用とを繰り返し行う。
【００３３】
ひとつの位（ｎとする）に注目し、そのｎ位のｇk(x,y)の評価値が最大になるｋを選択する（ステップＴ７）。評価値は、ｇk(x,y)とマスクＭの所定位の孔とをかけ算して、平均をとったもの、あるいは所定位の孔の中のｇk(x,y)の最大値を採用する。
この評価値が最大となるｋに対応する文字テンプレートが、ｎ位の文字を表すので、その文字テンプレートをｎ位の文字に決定する（ステップＴ８）。
【００３４】
以上の処理を他の位についても行う（ステップＴ９）。これにより、ナンバープレートを構成する文字をすべて認識することができる（ステップＴ１０）。
以上のステップＴ７からステップＴ９までの処理を具体例を使って再度説明する。
ナンバープレートは、図７(a)に示すように、「１２３４」という文字からなるものとする。図７(b)に「１」という文字の文字テンプレートｊ2(x,y)を示す。図７(c)にナンバープレートの範囲Ｓiに文字テンプレートｊ2(x,y)のフィルタをかけた結果得られる相関関数ｇ2(x,y)の分布を示す。ｇ2(x,y)は、図７(c)に示すように、各文字の位置に対応して輝度のある部分が存在する。
【００３５】
特に、この具体例では、「１」という文字の文字テンプレートｊ2(x,y)のフィルタをかけることにより、ｇ2(x,y)は、図７(c)に示すように、千位の文字の位置に対応して、特に輝度の高い部分が存在する。
次に、千位から一位の文字の位置を選択するための図７(d)のようなマスクＭを用意し、ｇ2(x,y)に対して、このマスクＭを適用する。
【００３６】
文字テンプレートは、ｊ2(x,y)以外のものも用いるので、文字テンプレートの数だけｇk(x,y)が得られ、これらのｇk(x,y)に対して、マスクＭを適用することになる。
そして、千位の文字位置の範囲で、ｇk(x,y)を最大にするkを探し、テンプレートｋを決定する。このようにして、千位の文字が決定される。図７の例では、ｇk(x,y)を最大にするkは２であり、千位の文字はk=2に対応する文字「１」となる。
【００３７】
次に百位の文字位置の範囲で、ｇk(x,y)が最大となるkを探し、テンプレートｋを決定する。このようにして、百位の文字が決定される。
同様にして、十位の文字、一位の文字が決定される。
以上のようにして、ナンバープレートを構成する各位の文字の認識が行える。
以上で、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施は、前記の形態に限定されるものではない。例えば、いままでの例では、相関関数を求めるのに、テンプレートのフーリエ変換関数とカメラ２で撮影した画像のフーリエ変換関数とをかけて、フーリエ逆変換していたが、フーリエ変換の手法以外に、離散コサイン変換の手法を採用することもできる。その他、本発明の範囲内で種々の変更を施すことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明のナンバープレート認識方法を実施するためのシステムの構成図である。
【図２】ナンバープレート認識処理装置１で行われる、本発明のナンバープレート切り出し処理を説明するためのフローチャートである。
【図３】テンプレートの一例を示す図である。
【図４】ｘ−ｙ平面のテンプレートの範囲Ｓiにおけるｇi(x,y)の分布を示す図である。
【図５】本発明の文字認識処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】用意された文字テンプレートｊ1(x,y)，・・・，ｊ11(x,y)を示す図である。
【図７】文字認識処理の具体例を示すための図である。
【符号の説明】
【００３９】
１  ナンバープレート認識処理装置
２  カメラ
３  センター装置
４  通信回線
５  道路
【図１】
2005346667.tif 000003
【図２】
2005346667.tif 000004
【図３】
2005346667.tif 000005
【図４】
2005346667.tif 000006
【図５】
2005346667.tif 000007
【図６】
2005346667.tif 000008
【図７】
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