論文の概要: Automatic Number Plate Recognition using Random Forest Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14856v1
• Date: Sun, 26 Mar 2023 23:49:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 17:13:01.572407
• Title: Automatic Number Plate Recognition using Random Forest Classifier
• Title（参考訳）: ランダムフォレスト分類器を用いた自動ナンバープレート認識
• Authors: Zuhaib Akhtar and Rashid Ali
• Abstract要約: 本稿では,車両後部・前部画像の処理によるナンバープレート認識手法を提案する。 実験の結果、この手法の精度は90.9%であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0626637240844587
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic Number Plate Recognition System (ANPRS) is a mass surveillance embedded system that recognizes the number plate of the vehicle. This system is generally used for traffic management applications. It should be very efficient in detecting the number plate in noisy as well as in low illumination and also within required time frame. This paper proposes a number plate recognition method by processing vehicle's rear or front image. After image is captured, processing is divided into four steps which are Pre-Processing, Number plate localization, Character segmentation and Character recognition. Pre-Processing enhances the image for further processing, number plate localization extracts the number plate region from the image, character segmentation separates the individual characters from the extracted number plate and character recognition identifies the optical characters by using random forest classification algorithm. Experimental results reveal that the accuracy of this method is 90.9%.
• Abstract（参考訳）: 自動ナンバープレート認識システム(ANPRS、Automatic Number Plate Recognition System)は、車両のナンバープレートを認識する大量監視システムである。 このシステムは一般に交通管理アプリケーションで使用される。 ノイズや低照度、必要な時間枠内でナンバープレートを検出するのは非常に効率的である。 本稿では,車両後部・前部画像の処理によるナンバープレート認識手法を提案する。 画像がキャプチャされると、処理は前処理、ナンバープレートのローカライゼーション、文字分割、文字認識の4つのステップに分けられる。 プリプロセシングは、さらに処理のために画像を強化し、ナンバープレートローカライゼーションは画像からナンバープレート領域を抽出し、文字セグメンテーションは抽出されたナンバープレートから個々の文字を分離し、文字認識はランダム森林分類アルゴリズムを用いて光学文字を識別する。 実験の結果、この方法の精度は90.9%であることが判明した。

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