شماره ركورد كنفرانس :
4180
عنوان مقاله :
تشخيص پلاك خودرو با استفاده از تركيب الگوريتم سويج و آدابوست
عنوان به زبان ديگر :
A method for Plate Detection Using the Combination Algorithm Savage and Adaboost
پديدآورندگان :
شهيدزاده ناصر nasersh228@gmail.com دانشگاه علم و هنر، يزد , لطيف علي محمد دانشگاه يزد , اسمعيلي زيني علي محمد دانشگاه علم و هنر، يزد
كليدواژه :
سويج , آدابوست , شناسايي الگو , كنترل عبور وسايل نقليه , تسخيص پلاك
عنوان كنفرانس :
اولين كنفرانس ملي فناوري هاي نوين در علوم مهندسي
چكيده فارسي :
سيستم تشخيص پلاك خودرو، يك سيستم خودكار براي سهولت احراز هويت خودروها است. سيستم تشخيص پلاك خودرو از سه بخش تشكيل شده است: 1-جداسازي پلاك 2-جداسازي كاراكترها 3-تشخيص كاراكترها. مهمترين بخش، تشخيص صحيح كاراكترها است، كه در اين مقاله به آن پرداخته ميشود. در مرحله اول به كمك يك اپراتور مكان پلاك در تصوير جدا مي¬گردد و در مرحله دوم آموزش دادهها به طبقه بند پيشنهادي است الگوريتم پيشنهادي تركيبي از دو الگوريتم سويج و آدابوست است. پس از آن آزمايش طبقه¬بند بر روي دادههاي آزمون اعمال ميگردد. در اين مقاله براي ارزيابي صحيح نتايج تجربي از تصاوير انواع پلاك خودرو در شرايط مختلف استفاده شده است. صحت روش پيشنهادي 96% است. نتايج بهدست آمده نشاندهندهي عملكرد بهتر روش پيشنهادي نسبت به بردار ماشين پشتيبان است.
چكيده لاتين :
Vehicle plate number detecting system is an automatic system which facilitates vehicles’ identification. The vehicle plate number detecting system is composed of 3 parts i.e. the isolation plate, separating the characters and recognizing the characters. The most important part is recognizing the characters correctly. The suggested method is composed of two steps. In the first step, the location of the plate in the image, separates by an operator, and the second step is to classify the data of the training as suggested which is a combination of two algorithms named Savege and AdaBoost After training, the tested classifier is employed for the data of the test. In this essay the pictures of different vehicles’ plate numbers are used to investigate the objective results. The accuracy of the suggested method is 96%. The obtained results show a better function in comparison to support vector machine.