| dc.description.abstract | Araç plakası tanıma işlemi üç temel bileşenden oluşur. Çekilen sayısal bir fotoğrafta, plakabölgesinin bulunması, bulunan plaka bölgesindeki karakterlerin ayrıştırılması, ayrıştırılankarakterlerin tanınması ile araç plakası tanıma işlemleri gerçekleştirilir.Arka planı tek renk olan ülkelerin plaka bölgelerini bulmak, arka planı desen ya da birdenfazla renkten oluşan ülkelerin plakalarını bulmaktan daha kolaydır. Tek renge sahip ülkelerinplakaları üzerindeki değişinti karakterden kaynaklanmaktadır. Plakanın arka plan rengi ileaynı renkteki araçlarda, plaka bölgesinin bulunması güçleşmektedir. Bu sebeple, araç plakasıaraştırılırken, arka plan rengine ek olarak, karakterlerin rengi ile plaka arka planı renklerininüst üste olduğu kısımlar taranır. Bu sayede, plaka bölgelerinin bulunmasındaki başarı oranıartırılmıştır. Karakterlerin ayrıştırılması için, sütun toplam vektörü (stv) kullanılarak,resimdeki imza bölgesi araştırılmıştır. Stv grafiğinde yer alan yerel minimum noktaları tespitedilerek, karakter ayrıştırma işlemi yapılır. Ayrıştırılan karakterler, ileri beslemeli, eğitim içingeri yayı nım algoritması kullanılan yapay sinir ağı (YSA) ile tanınırlar.Abstract Car number plate recognition system consist of three main steps. These main steps are;finding plate location from digital picture, character segmentation from number plate,character recognition from segmented characters. Finding one colour background numberplate is easier than finding multi colour background number plate. Because variance ischanged by alpha-numerics on a one colour background plate. When plate?s backgroundcolour is same with colour of car, finding out number plate region is more difficult. Becauseof this reason; decision criteria, which searches characters colour on background colour ofnumber plate is added to alghorithm. So performence of the extracting number plate region isincreased. Signature region is searched with calculating column sum vector (CSV) in thepicture. Csv graph shows where the local minimum points are. With using these localminimum points, characters are segmented. Segmented chatecters are recognised bymultilayer feed-forward neural network that use backpropagation alghorithm for training. | |
