(2005) Identification of Saudi Arabian License Plates. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF 10477.pdf Download (4MB) | Preview

Arabic Abstract

تعرض هذه الرسالة تطبيق تقنية التعرف الآلي على لوحات السيارات السعودية. هذه التقنية مكونة من أربع مراحل: 1- التقاط الصورة. 2- اقتطاع مساحة اللوحة من الصورة كاملة. 3- تجزئة أو تقسيم الرموز والأرقام من اللوحة. 4- التعرف على الرموز والأرقام واحداً واحدا. - تم افتراض أساليب وطرق تعتمد على التركيز على خصائص السيارات والتي تميزها عن باقي أنواع المركبات وذلك لتقليل حيز البحث عن أنواع أخرى لا تهمنا من لوحات المركبات، وتحسين الصورة باستخدام ضبط شدة الإشارة. - الخطوات البرمجية لعملية تجزئة اللوحة تعتمد على كشف وتوضيح الحدود بالون، والأساليب المستخدمة لتجزئة اللوحة من الصورة كاملة تتم باستخدام مشغل عشوائي الدمج ومطابقة العينات المتوفرة لدى النظام. - مرحلة التجزئة تتم باستخدام النظام العشوائي على شكل حرف C وتقنية الإسقاط الجانبي للصورة . - في النهاية: النتائج تم استخلاصها باستخدام المحلل الرئيسي للمكونات كل على حده. النظام المفترض تم تطبيقه تحت مجال الـ MATLAB 7.1 على جهاز يستخدم معالجين دقيقين من نوع Intel PIV. تم فحص أداء النظام على صور ملونة حقيقية لـ 852 سيارة تم التقاطها بمختلف درجات الإضاءة والميلان. وأثبت كامل النظام دقة بلغت نسبتها: 93% ، مما يظهر أن النظام يتميز بكفاءة عالية.

English Abstract

An Automatic License Plate Recognition (ALPR) System is one kind of Intelligent Transport System. The system's scope in research and development is considerably broad because of a lot of areas stillunexplored. The work has been commercialized significantly and systems already exist for Chinese, Korean, US and EU license plates. However, little exploration is being done in the plates bearing Arabic script. The thesis addresses the problem of an ALPR system for Saudi Arabian License Plates. A general system consists of four main stages: Image acquisition, License plate area extraction, Character block segmentation and isolated character recognition. In the thesis we have proposed techniques based on local car features to reduce the area of search for license plate candidates, image enhancement using intensity adjustment. The algorithms for extraction phase are based on color edge detection based techniques and candidate plates are extracted using a Fuzzy compactness operator and template matching. The segmentation phase stage is performed using a Hybird fuzzy c means and Image projection profile based technique. Finally the results obtained using Principal Component Analysis (PCA). The proposed system has been implemented under Matlab 7.1 environment on an Intel PIV dual processor machine. The performance of the system has been investigated on true color images of 852 vehicles captured under various illumination conditions and tilts. The system proves an overall accuracy of 93% showing the system is quite efficient.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Computer
Department:	College of Computing and Mathematics > Information and Computer Science
Committee Advisor:	Sarfraz, Muhammad
Committee Members:	Al-Mouhamad, Mayez and Al-Khatib, Wasfi Ghassan and Al-Muallim, Hussein
Depositing User:	Mr. Admin Admin
Date Deposited:	22 Jun 2008 14:05
Last Modified:	01 Nov 2019 14:01
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/10477