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This paper proposes a method to detect LP(License Plate) of vehicles in indoor and outdoor parking lots. In restricted environment, there are many conventional methods for detecting LP. But, it is difficult to detect LP in natural and complex scenes with background clutters because several patterns similar with text or LP always exist in complicated backgrounds. To verify the performance of LP text detection in natural images, we apply MB-LGP feature by combining with ensemble machine learning algorithm in purpose of selecting optimal features of small number in huge pool. The feature selection is performed by adaptive boosting algorithm that shows great performance in minimum false positive detection ratio and in computing time when combined with cascade approach. MSER is used to provide initial text regions of vehicle LP. Throughout the experiment using real images, the proposed method functions robustly extracting LP in natural scene as well as the controlled environment.
목차
Abstract
1. 서론
2. 번호판 추출
3. 실험 및 결과
4. 결론
References
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
Chang, S. L, Chen, L. S., Chung, Y. C. and Chen, S. W., “Automatic license plate recognition,” IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems 5, 1, 42-53, 2004.
J. A. G. Nijhuis, M. H. ter Brugge, K.A. Helmholt, J. P. W. Pluim, L. Spaanenburg, R. S. Venema, M. A. Westenberg, “Car License Plate Recognition with Neural Networks and Fuzzy Logic.,” IEEE Int. Conf. Neural Networks, 5, 2232-2236, 1995.
Hontani, H. and Koga, “Character extraction method without prior knowledge on size and position information,” IEEE Int. Conf. Vehicle Electronics, 67-72. Intel Company, http://www.intel.com/technology/computing/opencv, 2007.
K. Jung, K. I. Kim, and A. K. Jain, “Text information extraction in images and video: a survey,” Pattern Recognition, 2004.
J. Liang, D. Doermann, and H. Li, “Camera-based analysis of text and documents: a survey,” IJDAR, 2005.
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