未來工作

在未來，希望能夠繼續針對車輛辨識系統相關的研究，能有以下幾 項發展：

Ø 提供更能適應環境複雜度的演算法

雖然本研究所發展出來的系統，已能針對複雜的背景，具相當高的 適應能力，且樣本取像上採取了 V8、數位像機、CCD 等作為取像設備，

以確保系統的適應性與強固性。但在實際的架設上，確仍有更多的複雜 背景需要克服(諸如街道、大樓、門窗、電線、樹木等)。這些都是在實際 的應用上常見的景物，也是實際系統架設上，常常造成系統誤判的原因。

雖然在本研究會針對多個可能的目標物進行分析與辨識的動作，並 自動將這些部份予以過濾，而僅保留 Total Matching Degree 符合需求的部 份。但這些運作，容易秏費許多運算時間，使得系統的辨識時間加長，

如 能 發 展 更 能 適 環 境，僅量能夠減少與車牌定位時誤 算 的 演 雜 度 複 法

判的情形，會對本研究的系統執行速度有相當大的助益。

Ø 高階影像擷取設備的應用

近年來，隨著 IEEE1394 及 USB 界面的普及，使得有愈來愈多的擷 取設備轉向數位化，由於數位化擷取設備的應用能夠有效的針對雜訊作 有效的處理與預測，可使得影像的品質大為提升，降低了許多不可預測 的因素。

另外由於本研究於多目標辨識受限於解析度的關係，使得車牌定位 及標示程序正確無誤，但在字元辨識上則由於車牌太小造成正規化後影 像形變，遺失了許多字體的特徵點。雖然本研究利用了數位像機取得了 較高解析度的影像進行辨識，取得較好的研究成果。但由於數位像機屬

靜態取像設備，無法取得動態影像，未來如能取得較高階的非交錯式及 高解析度攝影機，那麼動態多目標辨識技術便得以廣泛應用。

Ø 多處理器系統引進

本研究的辨識系統，由於必須對多個目標進行處理，使得系統的負 載常高居不下，如能透過平行處理或 SMP 技術，利用多台電腦或多顆 CPU 處理已經定位出來的車牌可能位置影像，一定能夠有效改善先前所提及 的系統效能問題。

Ø 車輛車色與車型辨識

車輛的顏色與車型資料同為車輛辨識相當有力屬性，雖然不若車號 般具備唯一性，但由於其目標範圍較廣，因此較容易在遠距離透過觀查 法得知。應用人力於目標物的尋找上色彩與形狀遠較車號更容易被發現 與過濾。

本研究目前已提供車種的判斷方法，雖然可在車號辨識有誤時，亦 能有效的協助縮小資料庫的資料量，但卻仍嫌不足。希望在未來能夠針 對車輛的顏色與車型發展出一套可靠的識別機制，使得車輛確認的屬性 能夠更多，以便能有效縮小資料量，以加快處理的時間。

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