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Avançada


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Título: OPTICAL CHARACTER RECOGNITION FOR AUTOMATED LICENSE PLATE RECOGNITION SYSTEMS
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):  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.

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