Duman, Ş.Öktem, R.Çetin, A. Enis2016-02-082016-02-082005-05http://hdl.handle.net/11693/27367Date of Conference: 16-18 May 2005Conference name: Proceedings of the IEEE 13th Signal Processing and Communications Applications Conference, 2005Otomatik plaka tanıma, güvenlik sistemleri ve trafikle ilgili uygulamalarda önemli yer tutmaktadır. Bu bildiride, plaka tanıma amaçlı farklı öznitelik çıkarma yaklaşımları ele alınmaktadır. Bu amaçla önce hiyerarşik bir yapıda plaka özniteliği araması yapılacak bölgeler azaltılmaktadır. Daha sonra öznitelik çıkarımı ile plaka bölgeleri belirlenmektedir. Bölge azaltma için dalgacık dönüşümü tabanlı ayrıt yoğunluğu tespiti yapılmış, bu kapsamda Haar ve Daubechies filtrelerinin etkinliği karşılaştırılmıştır. Öznitelik çıkarımı için üç farklı yöntem sunulmaktadır: histogram niteliği, ayrıt haritası üstünde yatay profilleme, ve bölütleme sonucu oluşacak bölütlerin nitelikleri. Sunulan yöntemler, OGS’den alınan imgeler üzerinde yapılan deneylerle karşılaştırılmaktadır.License plate detection is an important problem for surveillance systems and traffic applications. This work primarily focuses on feature extraction approaches for extracting candidate car plate regions. For this purpose, we start with restricting our feature extraction regions by use of a hierarchical edge detection method. Edge detection is based on discrete wavelet transform. Performances of Haar and Daubechies filters are compared on that basis. Three different methods are proposed for feature extraction: histogram feature, horizontal profiling on the edge map, and segment features followed by segmentation. The performance of each algorithm is presented by use of tests on ATS images. © 2005 IEEE.TurkishCar plate recognitionHierarchical edge detection methodSurveillance systemsAlgorithmsGround vehiclesImage segmentationLicense plates (automobile)Object recognitionTraffic controlWavelet transformsFeature extractionConference Paper10.1109/SIU.2005.1567686