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학술저널
저자정보
Xue-Ya Yang (대구대학교) Kyung-Lok Kim (엘리소프트) Byung-Kon Hwang (대구대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 JOURNAL OF KOREA MULTIMEDIA SOCIETY Vol.11 No.12
발행연도
2008.12
수록면
1,649 - 1,657 (9page)

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In this paper, to overcome the failure of binarization for the characters suffered from low contrast and non-uniform illumination in license plate character recognition system, we improved the binarization method by combining local thresholding with global thresholding and edge detection. Firstly, apply the local thresholding method to locate the characters in the license plate image and then get the threshold value for the character based on edge detector. This method solves the problem of local low contrast and non-uniform illumination. Finally, back-propagation Neural Network is selected as a powerful tool to perform the recognition process. The results of the experiments illustrate that the proposed binarization method works well and the selected classifier saves the processing time. Besides, the character recognition system performed better recognition accuracy 95.7%, and the recognition speed is controlled within 0.3 seconds.

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. PROPOSED BINARIZATION METHOD AND CLASSIFIER MODULE
4. EXPERIMENTS AND RESULTS
5. CONCLUSIONS
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

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