scholarly journals Robust Search-Free Car Number Plate Localization Incorporating Hierarchical Saliency

2016 ◽  
Vol 9 (3) ◽  
Author(s):  
Safaei A ◽  
Tang HL
Author(s):  
Adhi Prahara ◽  
Andri Pranolo ◽  
Rafał Dreżewski

Number Plate Localization (NPL) has been widely used as part of Automatic Number Plate Recognition (ANPR) system. NPL method determines the accuracy of ANPR system. Although it is a mature research, the challenge stills persist especially in crowded situation where many vehicles present. Therefore, a method is proposed to localize number plate in crowded situation. The proposed NPL method uses vertical edge density to extract potential region of number plate then detect the number plate using combination of Histogram of Oriented Gradients (HOG) and Support Vector Machine (SVM). The method employs GPU to deal with multiple number plate detection, to handle multi-scale detection window, and to perform real time detection. The test result shows good results, 0.9883 value of AUC (Area Under Curve), and 0.9362 of BAC (Balance Accuracy). Moreover, potential real time detection is foreseen because total process is executed in less than 50 ms. Errors are mainly caused by background that contain letters, non-standard number plate and highly covered number plate


2018 ◽  
Vol 2 (28) ◽  
Author(s):  
Y. Kyrychenko

The purpose of this work is to describe the method of the car number plate detection based on the Viola-Jones method using AdaBoost, and also to study the features of its work when changing the environmental conditions. As a result of the work, the task was formatted, the principles and method of its solution were formed, main features, problems and requirements for the training sample of this algorithm were described. After formulating the features of cascade training, a study was conducted to find out the measure of influence of certain external conditions on the detection of number plate by this method.Key words: detection of number plate, AdaBoost, Viola-Jones method, object detection.Кириченко Ю. В. Особенности построения системы локализации автомобильных номеров на основе метода Виолы-Джонса с использованием AdaBoost / Киевский политехнический институт им. Игоря Сикорского, Украина, Киев.Целью данной работы является описание метода выделения автомобильных номеров на основе метода Виолы-Джонса с использованием AdaBoost, а также исследование особенностей его работы при изменении условий окружающей среды от обучающей выборки. В результате проведенной работы была форматизирована задача, сформированы принципы и метод её решения, а также описаны основные особенности, проблемы и требования к обучающей выборке для данного алгоритма. После формулировки особенностей обучения каскада было проведено исследование для изучения степени влияния определенных внешних условий на поиск номера.Ключевые слова: выделение автомобильных номеров, AdaBoost, метод Виолы — Джонса, выделение объектов.Кириченко Ю. В. Особливості побудови системи локалізації автомобільних номерів на основі методу Віоли-Джонса з використанням AdaBoost / Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського, Україна, Київ.Метою даної роботи є опис методу виділення автомобільних номерів на основі методу Віоли-Джонса з використанням AdaBoost, а також дослідження особливостей його роботи при зміні умов навколишнього середовища від навчальної вибірки. В результаті проведеної роботи було форматизовано завдання, сформований принципи і метод її вирішення, а також описані основні особливості, проблеми та вимоги до навчальної вибірки для даного алгоритму. Після формулювання особливостей навчання каскаду було проведено дослідження для вивчення ступеня впливу певних зовнішніх умов на пошук номера.Ключові слова: виділення автомобільних номерів, AdaBoost, метод Віоли-Джонса, виділення об'єктів.


2018 ◽  
Vol 16 (6) ◽  
pp. 2351-2365 ◽  
Author(s):  
Ali Al-Zawqari ◽  
Omar Hommos ◽  
Abdulhadi Al-Qahtani ◽  
Ali A. H. Farhat ◽  
Faycal Bensaali ◽  
...  

2013 ◽  
Vol 67 (23) ◽  
pp. 7-12
Author(s):  
B. BalvinderSingh ◽  
V. Hima Deepthi

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document