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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: OPTICAL CHARACTER RECOGNITION FOR AUTOMATED LICENSE PLATE RECOGNITION SYSTEMS Autor: EDUARDO PIMENTEL DE ALVARENGA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RUY LUIZ MILIDIU - ADVISOR
Nº do Conteudo: 28690
Catalogação: 13/01/2017 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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:
Título: OPTICAL CHARACTER RECOGNITION FOR AUTOMATED LICENSE PLATE RECOGNITION SYSTEMS Autor: EDUARDO PIMENTEL DE ALVARENGA
Nº do Conteudo: 28690
Catalogação: 13/01/2017 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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:
ALPR systems are commonly used in applications such as traffic control, parking ticketing, exclusive lane monitoring and others. The basic structure of an ALPR system can be divided in four major steps: image acquisition, license plate localization in a picture or movie frame; character segmentation; and character recognition. In this work we ll focus solely on the recognition step. For this task, we used a multiclass Perceptron, enhanced by an entropy guided feature generation technique. We ll show that it s possible to achieve results on par with the state of the art solution, with a lightweight architecture that allows continuous learning, even on low processing power machines, such as mobile devices.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
