Resumen

La Detección de Placas de Matrícula (DPM) es uno de los pasos más importantes de un sistema de Reconocimiento Automático de Placas de Matrícula (RAPM) porque es la semilla de todo el proceso de reconocimiento. En entornos controlados en interiores, existen muchos métodos efectivos para detectar placas de matrícula. Sin embargo, en exteriores la DPM sigue siendo un desafío debido a la gran cantidad de factores que pueden afectar el proceso y los resultados obtenidos. Es evidente que un conjunto de entrenamiento completo de imágenes que incluya la mayor cantidad posible de ángulos y tamaños de placas de matrícula mejora el rendimiento de cada clasificador. En esta línea de trabajo, numerosos conjuntos de entrenamiento contienen imágenes tomadas bajo diferentes condiciones climáticas. Sin embargo, no se han realizado estudios que prueben las diferencias en la efectividad de diferentes descriptores para estas condiciones diferentes. En este artículo, varios clasificadores fueron entrenados con características extraídas de un conjunto de imágenes de lluvia utilizando diferentes tipos de descriptores basados en text

• Materias:Sensores Seguridad informática Rendimiento del hardware Matriz
• Subjects:sensors Computer security Hardware performance Matrix
• Palabras claves:Detección de placas de matrícula; Reconocimiento automático de placas de matrícula; Conjuntos de entrenamiento; Clasificadores; Imágenes; Condiciones climáticas
• Keywords:License plate detection; Automatic license plate recognition; Training sets; Classifiers; Images; Weather conditions