Nome: Elcio Koiti Nakashima
Orientadora: Prof.a Dra. Nina S. T. Hirata
Tipo de trabalho: Iniciação científica
Índice
As áreas de Visão Computacional, Processamento de Imagens e Reconhecimento de
Padrões englobam técnicas que possuem diversas aplicações práticas, e uma delas
é o reconhecimento automático de placas de veículos. A utilização de um sistema
de reconhecimento de placas é uma abordagem para identificação de veículos, que
pode ser útil para aplicações como segurança, monitoração de tráfego e controle
de acesso.
Como um problema usual de Visão Computacional, o sistema exige que uma imagem de
um veículo seja capturada, e técnicas de Processamento de Imagens sejam
aplicadas sobre ela para que então possamos localizar os caracteres da placa.
Com os caracteres segmentados, pode-se realizar o reconhecimento dos caracteres,
utilizando um classificador estatístico.
O objetivo deste projeto de iniciação científica é o desenvolvimento de um
sistema de reconhecimento de placas de veículos, utilizando técnicas de Visão,
Processamento de Imagens e Reconhecimento de Padrões. No decorrer do projeto,
diferentes técnicas serão avaliadas, para que o sistema final obtenha a melhor
performance possível. O protótipo será desenvolvido na linguagem Java
[5].
Estudo da teoria e técnicas da área de Visão e Processamento de Imagens através da leitura de [1] e [2]
Pesquisa e estudo de uma dissertação [3] e artigos([6], [7], [8], [9], [10] e [11]) sobre o problema de reconhecimento de placas de veículos.
Estudo sobre redes neurais artificiais através da leitura de [4]
Implementação e testes de algoritmos para localização de caracteres da placa
Aquisição das primeiras imagens para os testes
Cronograma de atividades para o segundo semestre
Caso a paralisação no campus da USP não se prolongue muito, o meu cronograma
para o segundo semestre é o seguinte:
Julho - Implementação final da localização dos caracteres e desenvolvimento de uma rede neural
Agosto - Aquisição de imagens para treinamento e testes dos classificadores estatísticos. Estudo de outros classificadores, como por exemplo máquinas de vetor de suporte.
Setembro e Outubro - Estudo, implementação e testes com classificadores, e combinações de classificadores. Desenvolvimento do protótipo final e análise dos resultados.
Novembro - preparação do pôster, monografia e apresentação.
Estrutura esperada da monografia
Na parte técnica da monografia, pretendo seguir o padrão dos relatórios
apresentados às agências de fomento à pesquisa. Portanto, a primeira parte da
monografia será composta por:
Introdução
Objetivos do trabalho
Metodologia
Trabalhos correlatos
Teoria estudada
Sistema desenvolvido
Atividades realizadas
Conclusão e análise dos resultados obtidos
Bibliografia utilizada
Na parte subjetiva da monografia, incluirei os seguintes tópicos:
Desafios e frustrações encontrados
Disciplinas do curso mais relevantes para o projeto
Interação com membros da equipe que tenham agido como mentores do trabalho
Diferenças entre a forma de cooperação com colegas nas tarefas em grupo das disciplinas e a forma de trabalho na iniciação científica
Observações sobre aplicações de conceitos estudados nos cursos no contexto prático de aplicações reais
Que passos tomaria para aprimorar os conhecimentos relevantes, caso fosse continuar na área
[1] Gonzalez, R. C., Woods, R. E. Digital Image Processing. 2nd. ed. Addison-Wesley, 1992.
[2] Sahoo, P. K., Soltani, S., Wong K. C., Chen, Y. C. A Survey of Thresholding Techniques. Computer Vision, Graphics and Image Processing, volume 41, p. 233-260, 1988.
[3] Guingo, B. C. Reconhecimento Automático de Placas de Veículos Automotores. Dissertação de Mestrado, UFRJ, 2003.
[4] Bishop, C. M. Neural Networks for Pattern Recognition. Clarendon Press - Oxford, 1995.
[5] Java 2 documentation. Disponível em http://java.sun.com/docs
[6] Hermida, X. F., Rodríguez, F. M., Lijó, J. L. F., Sande, F. P., Iglesias, M. P. An O.C.R. for V.L.P.´s (Vehicle License Plate). http://www.gpi.tsc.uvigo.es/pub/papers/icspat97.pdf
[7] Parker, J. R., Fedeerl, P. An Approach To License Plate Recognition. http://pharos.cpsc.ucalgary.ca/Dienst/Repository/2.0/Body/ncstrl.ucalgary_cs/1996-591-11/pdf
[8] Chanson, D., Roberts, T. License Plate Recognition System. http://www.manukau.ac.nz/departments/e_e/research/2002/dc.pdf
[9] Martín, F., Borges, D. Automatic Car Plate Recognition Using a Partial Segmentation Algorithm. http://www.gpi.tsc.uvigo.es/pub/papers/pfc_dborges.pdf
[10] Kwasnicka, H., Wawrzyniak, B. License Plate Localization and Recognition in Camera Pictures. http://www.ci.pwr.wroc.pl/~kwasnick/download/kwasnickawawrzyniak.pdf
[11] Siah, Y. K., Haur, T. Y., Khalid, M., Ahmad, T. Vehicle License Plate Recognition by Fuzzy Artmap, Neural Network. http://citeseer.ist.psu.edu/rd/61514019%2C511843%2C1%2C0.25%2CDownload/http://citeseer.ist.psu.edu/cache/papers/cs/12585/http:zSzzSzwww.cairo.utm.myzSzpublicationszSzksyap_wec99.pdf/vehicle-licence-plate-recognition.pdf