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Título: IDENTIFICAÇÃO DE CARACTERES PARA RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DE PLACAS VEICULARES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): EDUARDO PIMENTEL DE ALVARENGA

Colaborador(es):  RUY LUIZ MILIDIU - Orientador
Número do Conteúdo: 28690
Catalogação:  13/01/2017 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28690@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28690@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28690

Resumo:
Sistemas de reconhecimento automático de placas (ALPR na sigla em inglês) são geralmente utilizados em aplicações como controle de tráfego, estacionamento, monitoração de faixas exclusivas entre outras aplicações. A estrutura básica de um sistema ALPR pode ser dividida em quatro etapas principais: aquisição da imagem, localização da placa em uma foto ou frame de vídeo; segmentação dos caracteres que compõe a placa; e reconhecimento destes caracteres. Neste trabalho focamos somente na etapa de reconhecimento. Para esta tarefa, utilizamos um Perceptron multiclasse, aprimorado pela técnica de geração de atributos baseada em entropia. Mostramos que é possível atingir resultados comparáveis com o estado da arte, com uma arquitetura leve e que permite aprendizado contínuo mesmo em equipamentos com baixo poder de processamento, tais como dispositivos móveis.

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