Sistema inteligente para la mejora del reconocimiento de matr culas de autom oviles usando redes neuronales bp

Simple item page
dc.contributor.advisorGutierrez Gutierrez, Jorge
dc.contributor.authorChavez Loloy, Edwin D
dc.contributor.authorPerez Roncal, Alan C
dc.date.accessioned10/11/2016 12:44
dc.date.available10/11/2016 12:44
dc.date.issued2014
dc.descriptionThe present investigation is about of the developing a system for recognizing license plates, upon recognition of characters and numbers, assuming as input, low-quality images with a certain level of noise. To do this, a previous pre-processing of the image will be made to improve its quality, after performing the previous location of the area of registration with their respective threads such as: edge detection, the image projection, statistical analysis, priority selection of candidates and straightening of enrollment, in order to have a separate enrollment size, rotation, and so you may have correctly determine the region of enrollment, to advance to the stage where segmentation is performed contrast enhancement, binarization, then we see the recognition step, normalization, feature extraction and nally the stage of training and learning of the neural network, which will use the backpropagation learning network in the recognition of numbers and characters. To this end, the description of the initial training process of neural networks that will allow you to nd the recommended settings for the system gauges and adjustments made to the system in order to get better results is included. The end result is the implementation of a software that is able to reliably recognize a large number of plates. We should mention that our system is reliable since recognition is above 90 % on average for di erent scenarios.es_ES
dc.description.abstractEn el presente trabajo consiste en el desarrollo de un sistema de reconocimiento de matr culas de autom oviles, a partir del reconocimiento de caracteres y n umeros, asumiendo como entrada, im agenes de baja calidad con un cierto nivel de ruido. Para ello, se realizar a un pre-procesamiento previo de la imagen para mejorar su calidad, despu es de realizar la localizaci on previa del area de la matr cula con sus respectivos subprocesos tales como: La detecci on del borde, la proyecci on de la imagen, an alisis estad stica, selecci on prioritaria de los candidatos y el enderezamiento de la matr cula, con la nalidad de tener una matr cula independiente del tama~no, rotaci on que pueda tener y as determinar de manera correcta la regi on de la matr cula, para pasar a la etapa de la segmentaci on donde se realiza la mejora del contraste, binarizaci on, luego vemos la etapa de reconocimiento, normalizaci on, extracci on de caracter sticas y por ultimo la etapa de entrenamiento y aprendizaje de la red neuronal, donde utilizaremos la red de aprendizaje backpropagation en el reconocimiento de los n umeros y caracteres. Para ello, se incluye la descripci on del proceso de entrenamiento inicial de las redes neuronales que van a permitir encontrar los par ametros calibradores recomendables para el sistema y los reajustes realizados al sistema con el n de obtener mejores resultados. El resultado nal es la implementaci on de un software que es capaz de reconocer de manera con able un gran n umero de matr culas. Debemos mencionar que nuestro sistema es able ya que el reconocimiento est a por encima del 90% en promedio para diferentes escenarios.es_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/3160
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujillo
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_ES
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_ES
dc.subjectAprendizaje, extracción de características, Reconocimiento de matrículases_ES
dc.titleSistema inteligente para la mejora del reconocimiento de matr culas de autom oviles usando redes neuronales bpes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.disciplineInformática
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Fisicas y Matematicas
thesis.degree.levelTítulo Profesional
thesis.degree.nameIngeniero Informático
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
CHAVEZ LOLOY, Edwin y PEREZ RONCAL, Alan.pdf
Size:
2.85 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Tesis de Informática