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Título : Reconocimiento de caracteres de una placa de automóvil mediante redes neuronales artificiales utilizando Matlab
Director(es): Proaño, Víctor
Autor: Ocampo Carrión, Jonathan Leonardo
Palabras clave : REDES NEURONALES
AUTOMATIZACIÓN
CONTROL AUTOMÁTICO
INGENIERÍA DE SOFTWARE
Fecha de publicación : dic-2011
Editorial: SANGOLQUÍ / ESPE / 2011
Citación : Ocampo Carrión, Jonathan Leonardo ( 2011 ). Reconocimiento de caracteres de una placa de automóvil mediante redes neuronales artificiales utilizando Matlab. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control. ESPE. Sede Sangolquí.
Abstract: Este proyecto presenta un estudio y diseño de algoritmos necesarios para reconocer los caracteres alfanuméricos presentes en una placa vehicular, estos algoritmos son diseñados tanto en el campo de procesamiento digital de imágenes como en el de redes neuronales artificiales. Se realiza una breve descripción de los modelos de redes neuronales tipo perceptrón multicapa, base radial y Hopfield, estableciendo los fundamentos teóricos necesarios para la construcción y entrenamiento de dichas redes.Además, se establecen parámetros para el diseño de la arquitectura de cada tipo de red que nos permiten una solución satisfactoria al problema de clasificación de caracteres. El programa realizado extrae de la imagen la zona perteneciente a la placa basándose en la morfología de la misma, posteriormente se extrae cada uno de los objetos pertenecientes a los caracteres de la placa, para luego ser clasificados por medio de redes neuronales. Finalmente se realiza un análisis de resultados obtenidos evaluando con dos conjuntos de pruebas cada tipo de red neuronal estableciendo el tipo de red que mejor rendimiento presenta para la solución de este problema. Se diseña también una aplicación de control de acceso vehicular que permite visualizar de mejor manera los resultados obtenidos.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/4939
Aparece en las colecciones: Tesis - Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control

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