2025-02-22T16:50:49-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-179139%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T16:50:49-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-179139%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T16:50:49-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-22T16:50:49-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response

Matching Based Multistyle License Plate Recognition

New algorithms for multinational license plate learning and recognition from images are proposed. Localization of LP in images is based on LP frame detection using a randomized Hough transform to detect horizontal contour frame line segments. Recognition of segmented characters inside LP is based on...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Kyyko, V.M.
Format: Article
Language:English
Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України 2020
Series:Cybernetics and computer engineering
Subjects:
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/179139
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id irk-123456789-179139
record_format dspace
spelling irk-123456789-1791392021-04-09T01:26:37Z Matching Based Multistyle License Plate Recognition Kyyko, V.M. Informatics and Information Technologies New algorithms for multinational license plate learning and recognition from images are proposed. Localization of LP in images is based on LP frame detection using a randomized Hough transform to detect horizontal contour frame line segments. Recognition of segmented characters inside LP is based on searching key points in skeletonized character images and matching these points with etalons. Correction of recognition LP output is carried out by matching and defining MGED between LP input description and templates. Online active learning for recognition of new LP symbols and templates is also proposed. Results of testing developed algorithms and software are described. Розглянуто нові алгоритми пошуку і розпізнавання різного вигляду однорядкових номерних знаків автомобілів на зображеннях. Локалізація НЗ виконується за допомоги пошуку горизонтальних контурних ліній рамки номера за методом Хафа. Розпізнавання сегментованих зображень символів на НЗ реалізовано шляхом виділення «особливих точок» на скелетизованих поданнях символів і пошуку відповідності цих точок еталонним описам. Контроль і корекція результатів розпізнавання НЗ виконують на основі обчислення МВЛ між вхідним описом НЗ і шаблонами типів НЗ. Запропоновано та реалізовано засоби активного навчання під контролем оператора розпізнаванню нових типів НЗ та символів у процесі роботи системи. Наведено результати тестування розроблених алгоритмів у разі розпізнавання НЗ різних країн. Рассмотрены алгоритмы поиска и распознавания различного вида однострочных номерных знаков (НЗ) автомобилей на изображениях. Локализация НЗ выполняется с помощью поиска горизонтальных контурных линий рамки номера методом Хафа. Распознавание сегментированных изображений символов на НЗ реализовано путем выделения особых точек на скелетизированных представлениях символов и поиска соответствия этих точек с эталонными описаниями. Контроль и коррекция результатов распознавания НЗ выполняется на основе вычисления модифицированного расстояния Левенштейна между входным описанием НЗ и шаблонами типов НЗ. Приведены результаты тестирования разработанных алгоритмов при распознавании НЗ из различных стран. 2020 Article Matching Based Multistyle License Plate Recognition / V.M. Kyyko // Cybernetics and computer engineering. — 2020. — № 1 (199). — С. 5-18. — Бібліогр.: 19 назв. — англ. 2663-2578 DOI: https://doi.org/10.15407/kvt199.01.005 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/179139 519.1 en Cybernetics and computer engineering Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language English
topic Informatics and Information Technologies
Informatics and Information Technologies
spellingShingle Informatics and Information Technologies
Informatics and Information Technologies
Kyyko, V.M.
Matching Based Multistyle License Plate Recognition
Cybernetics and computer engineering
description New algorithms for multinational license plate learning and recognition from images are proposed. Localization of LP in images is based on LP frame detection using a randomized Hough transform to detect horizontal contour frame line segments. Recognition of segmented characters inside LP is based on searching key points in skeletonized character images and matching these points with etalons. Correction of recognition LP output is carried out by matching and defining MGED between LP input description and templates. Online active learning for recognition of new LP symbols and templates is also proposed. Results of testing developed algorithms and software are described.
format Article
author Kyyko, V.M.
author_facet Kyyko, V.M.
author_sort Kyyko, V.M.
title Matching Based Multistyle License Plate Recognition
title_short Matching Based Multistyle License Plate Recognition
title_full Matching Based Multistyle License Plate Recognition
title_fullStr Matching Based Multistyle License Plate Recognition
title_full_unstemmed Matching Based Multistyle License Plate Recognition
title_sort matching based multistyle license plate recognition
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України
publishDate 2020
topic_facet Informatics and Information Technologies
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/179139
citation_txt Matching Based Multistyle License Plate Recognition / V.M. Kyyko // Cybernetics and computer engineering. — 2020. — № 1 (199). — С. 5-18. — Бібліогр.: 19 назв. — англ.
series Cybernetics and computer engineering
work_keys_str_mv AT kyykovm matchingbasedmultistylelicenseplaterecognition
first_indexed 2023-10-18T22:47:38Z
last_indexed 2023-10-18T22:47:38Z
_version_ 1796156449757331456