Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
305152		An algorithm for multiscale license plate detection and rule-based character segmentation / Çok ölçekli plaka tespit ve kural tabanlı karakter çıkarımı için algoritma Yazar:ALİ ONUR KARALI Danışman: YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:Görüntü işleme = Image processing	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2011 71 s.
Akıllı trafik sistmelerinin geliştirilmesinde otomatik plaka tanıma (OPT) teknolojisi, araçların görüntü işleme ve örüntü tanıma teknikleri kullanılarak otomatik tanınmasını sağlaması bakımından büyük öneme sahiptir. OPT sistemleri genellikle plaka tespiti (PT) , karakter bölütleme (KB) ve karakter tanıma (KT) basamaklarından oluşmaktadır. Plaka ve karakterlerin konumlarının başarılı tespitinin doğru OPT işlemi için rolü büyüktür. Literatürde yer alan birçok plaka tespit ve karakter bölütleme tekniği görüntüleme sisteminden araca sabit uzaklık ve yönelim varsaymaktadır. Dolayısıyla, bu teknikleri kullanan OPT sistemlerinin kullanım alanları sabit platformlarla sınırlıdır. Buna rağmen, birçok uygulamada OPT sistemlerinin hareketli platformlar üzerine kurulması gerekmektedir ve bu amaç doğrultusunda uzaklığa, yönelime ve aydınlanmaya karşı değişimsiz algoritmaların geliştirilmelidir. Bu tez çalışmasında, çok ölçekli dikey kenar yoğunluğu özelliğine dayalı bir plaka tespit algoritması ve yerel eşikleme ve bağlantılı bileşen analizine dayalı bir karakter bölütleme algoritması önerilmektedir. Önerilen algoritmanın başarımı plaka ve karakterlerin denektaşı pozisyonları kullanılarak ölçülmektedir. Algoritma parametreleri anımsama ve kesinlik eğrileri kullanılarak eniyilenmiştir. Her basamak için önerilen teknikler farklı plaka veritabanlarında tatmin edici sonuçlar vermektedirler ve algoritmanın karmaşıklığı eniyilendiğinde gerçek zamanlı uygulama için uygundur.
License plate recognition (LPR) technology has great importance for the development of Intelligent Transportation Systems by automatically identifying the vehicles using image processing and pattern recognition techniques. Conventional LPR systems consist of license plate detection (LPD), character segmentation (CS) and character recognition (CR) steps. Successful detection of license plate and character locations have vital role for proper LPR. Most LPD and CS techniques in the literature assume fixed distance and orientation from the vehicle to the imaging system. Hence, application areas of LPR systems using these techniques are limited to stationary platforms. However, installation of LPR systems on mobile platforms is required in many applications and algorithms that are invariant to distance, orientation, and illumination should be developed for this purpose. In this thesis work, a LPD algorithm that is based on multi-scale vertical edge density feature, and a character segmentation algorithm based on local thresholding and connected component analysis operations are proposed. Performance of the proposed algorithm is measured using ground truth positions of the license plate and characters. Algorithm parameters are optimized using recall and precision curves. Proposed techniques for each step give satisfying results for different license plate databases and algorithm complexity is proper for real-time implementation if optimized.