Show simple item record

Single-Image License Plate Recognition
dc.contributor.advisorŠtanclová, Jana
dc.creatorVala, Tomáš
dc.date.accessioned2017-03-30T14:59:08Z
dc.date.available2017-03-30T14:59:08Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/7112
dc.description.abstractDiplomová práce se zabývá analýzou a návrhem systému pro automatické rozpoznávání SPZ z jednoho snímku. Vstupní data pochází ze systému pro měření rychlosti na silnicích v emirátu Abu Dhabi (Spojené arabské emiráty). Cílem je rozpoznat číselný identi fikační údaj na SPZ a její typ. V práci jsou detailně rozebrány jednotlivé části systému rozpoznávání SPZ. Zvláštní důraz je kladen na segmentaci jednotlivých znaků a jejich seskupování, aby mohly být při rozpoznávání využity informace specifi cké pro SPZ z Abu Dhabi. Diplomová práce nabízí srovnání několika metod na rozpoznávání znaků - klasi fikátor minimální vzdálenosti, dopředné neuronové sítě a skryté Markovovy modely. Jednotlivé metody (a různé jejich modi fikace) jsou otestovány na reálných datech a porovnány podle procenta správně rozpoznaných číslic (číslice byly nejprve ručně klasi fikovány). Špatně rozpoznané SPZ jsou nežádoucí. Místo toho je v některých případech lepší označit SPZ jako "nerozpoznanou". Proto byly zavedeny so fistikované testy pro ověření věrohodnosti rozpoznaných číslic. Součástí práce je i zhodnocení vlastních výsledků.cs_CZ
dc.description.abstractThe diploma thesis deals with analysis and design of an automatic system for a single-image license plate (LP) recognition. Input data came from a system for car speed measurement on the roads in the emirate of Abu Dhabi (the United Arab Emirates). A goal is to recognize a numeric identi cation code on a LP and a type of the LP. In details there are discussed individual parts of the system for LP recognition. A particular stress is put on segmentation and grouping of individual characters to be able to utilize specific information on the LP from Abu Dhabi during the character recognition. The diploma thesis compares several methods for character recognition - a minimum distance classi er, feed-forward neural networks and hidden Markov models. The methods (and some modifications of them) are tested on real data and compared according to the percentage of correctly recognized digits (at fi rst the digits were manually classi ffied). Wrongly recognized LPs are undesirable. Instead in some cases it is better to mark the LP as "unrecognized". That's why there were introduced sophisticated tests for recognized digits reliability veri cation. A summary of our own results is included.en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.titleRozpoznávání SPZ z jednoho snímkucs_CZ
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2006
dcterms.dateAccepted2006-09-11
dc.description.departmentKatedra softwarového inženýrstvícs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Software Engineeringen_US
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId43678
dc.title.translatedSingle-Image License Plate Recognitionen_US
dc.contributor.refereeWinkler, Zbyněk
dc.identifier.aleph000857556
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelmagisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineSoftware systemsen_US
thesis.degree.disciplineSoftwarové systémycs_CZ
thesis.degree.programInformaticsen_US
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra softwarového inženýrstvícs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Software Engineeringen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csSoftwarové systémycs_CZ
uk.degree-discipline.enSoftware systemsen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enInformaticsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csDiplomová práce se zabývá analýzou a návrhem systému pro automatické rozpoznávání SPZ z jednoho snímku. Vstupní data pochází ze systému pro měření rychlosti na silnicích v emirátu Abu Dhabi (Spojené arabské emiráty). Cílem je rozpoznat číselný identi fikační údaj na SPZ a její typ. V práci jsou detailně rozebrány jednotlivé části systému rozpoznávání SPZ. Zvláštní důraz je kladen na segmentaci jednotlivých znaků a jejich seskupování, aby mohly být při rozpoznávání využity informace specifi cké pro SPZ z Abu Dhabi. Diplomová práce nabízí srovnání několika metod na rozpoznávání znaků - klasi fikátor minimální vzdálenosti, dopředné neuronové sítě a skryté Markovovy modely. Jednotlivé metody (a různé jejich modi fikace) jsou otestovány na reálných datech a porovnány podle procenta správně rozpoznaných číslic (číslice byly nejprve ručně klasi fikovány). Špatně rozpoznané SPZ jsou nežádoucí. Místo toho je v některých případech lepší označit SPZ jako "nerozpoznanou". Proto byly zavedeny so fistikované testy pro ověření věrohodnosti rozpoznaných číslic. Součástí práce je i zhodnocení vlastních výsledků.cs_CZ
uk.abstract.enThe diploma thesis deals with analysis and design of an automatic system for a single-image license plate (LP) recognition. Input data came from a system for car speed measurement on the roads in the emirate of Abu Dhabi (the United Arab Emirates). A goal is to recognize a numeric identi cation code on a LP and a type of the LP. In details there are discussed individual parts of the system for LP recognition. A particular stress is put on segmentation and grouping of individual characters to be able to utilize specific information on the LP from Abu Dhabi during the character recognition. The diploma thesis compares several methods for character recognition - a minimum distance classi er, feed-forward neural networks and hidden Markov models. The methods (and some modifications of them) are tested on real data and compared according to the percentage of correctly recognized digits (at fi rst the digits were manually classi ffied). Wrongly recognized LPs are undesirable. Instead in some cases it is better to mark the LP as "unrecognized". That's why there were introduced sophisticated tests for recognized digits reliability veri cation. A summary of our own results is included.en_US
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra softwarového inženýrstvícs_CZ


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV