Естественные и технические науки, № 6, 2013 Малистов А.С., кандидат технических наук, заместитель руководителя отдела ЗАО «ЭЛВИС-НеоТек» АЛГОРИТМ ПОВЫШЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕКСТА НА ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЯХ Алгоритмы анализа видео могут накапливать полезную информацию с разных кадров для улучшения распознавания. <...> В статье предлагается новый алгоритм, который объединяет информацию, полученную методами распознавания текста с различных кадров, в единый консолидированный текст. <...> В задачах видеоаналитики широко применяются алгоритмы распознавания текста, например, распознавание автомобильных номеров. <...> Обычно алгоритм, распознающий надписи, состоит из двух этапов: определение местоположения текста на изображении и распознавание самого текста. <...> Качество распознавания зависит от используемого эвристического алгоритма и качества входного изображения. <...> Из-за шума и искажений могут возникнуть следующие типы ошибок: символ пропущен алгоритмом, ложно добавлен лишний символ или один символ ложно распознан, как другой. <...> Имея информацию с предыдущих кадров, мы можем улучшить качество распознавания текста. <...> Предположим, что мы используем эвристический алгоритм распознавания текста A, который мы будем называть слабым классификатором. <...> На вход алгоритм принимает изображение с текущего кадра и выдаёт массив упорядоченных пар , определяющих положение и текст распознаваемой надписи . <...> Мы будем строить алгоритм B, который объединяет информацию с разных кадров и выдает консолидированный ответ. <...> Каждый кадр на вход алгоритма B будут подаваться результаты алгоритма A, кроме того, некоторая информация будет доступна с предыдущих кадров. <...> Алгоритм B должен усиливать слабый классификатор A. <...> Создаваемый нами алгоритм B должен уметь отличать разные надписи друг от друга. <...> Для оценки близости одной строки к другой будем использовать метрику, называемую расстоянием Левенштейна – это минимальное количество операций <...>