research centers


Search results: Found 14

Listing 1 - 10 of 14 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Hand Written Recognition Using Neural Network Algorithm

Author: Ammar O. Hoori
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2010 Volume: 16 Issue: 4 Pages: 5855- 5862
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Hand written recognition problem can be done in two major steps, first by separating each character alone and second by detecting the separated shape to its corresponding like alphabetic letter. A backpropagation neural network found to be a good artificial intelligence algorithm in facing character recognition problem. In this work, backpropagation neural network is used with 3-layers to detect and separate 26 English letter from (A to Z). In addition, a previous steps should be taken to detect the boundaries of each single written letter. Detecting a complete text can be done by separating each character through finding its boundaries, resizing the separated character to be suitable for pre-trained neural network, detecting the hand-written letter and finally saving the guessed letter to a text file. This work is developed using Matlab 2008 version 7.6. The obtained results show good representations of letter contaminated by noise and non-trained letters.

مشكلة تمييز خط اليد المكتوب تتم على خطوتين رئيسيتين ، أولاً من خلال فصل كل شكل على حدة وثانياً بتمييز الشكل المفصول للحرف الأبجدي المشابه له. الخلية العصبية ذات الانتشار الخلفي وجدت كلوغارتمية ذكاء اصطناعي جيدة في مواجهة مشكلة تمييز الأشكال.في هذا العمل، . الخلية العصبية ذات الانتشار الخلفي استخدمت بثلاث طبقات لإيجاد وفصل 26 حرف انكليزي من (A إلى Z). بالإضافة لذلك ، هنالك خطوات مسبقة يجب أن تتخذ ، وذلك لإيجاد حدود كل حرف مكتوب بخط اليد. إيجاد نص كامل ممكن أن يتم بعزل كل شكل من خلال إيجاد حدوده ، ثم تعديل حجم الشكل المعزول ليكون ملائماً للخلية العصبية المُعلمة مسبقاً، ثم بإيجاد الحرف المكتوب بخط اليد ، وأخيراً حفظ الحرف المحزور في ملف كتابة. هذا العمل أنجز باستخدام برنامج Matlab الإصدار 7.6 لعام 2008. النتائج المكتسبة أظهرت تمثيل جيد للأحرف الملوثة بالشوائب والأحرف الغير معلمة مسبقاً.


Article
Gate Control System for New Iraqi License Plate

Authors: Mr.Furat Nidhal Tawfeeq --- Mrs. Yasmine Mazin Tabra
Journal: Iraqi Journal for Computers and Informatics ijci المجلة العراقية للحاسبات والمعلوماتية ISSN: 2313190X 25204912 Year: 2014 Volume: 41 Issue: 1 Pages: 1-3
Publisher: University Of Informatics Technology And Communications جامعة تكنولوجيا المعلومات و الاتصالات

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents an approach to license plate localization and recognition. A proposed method is designed to control the opening of door gate based on the recognition of the license plates number in Iraq. In general the system consists of four stages; Image capturing, License plate cropping, character segmentation and character recognition. In the first stage, the vehicle photo is taken from standard camera placed on the door gate with a specific distance from the front of vehicle to be processed by our system. Then, the detection method searches for the matching of the license plate in the image with a standard plate. The segmentation stage is performed by is using edge detection. Then character recognition, done by comparing with template standard numbers and letters used in the Iraqi plate. The system was implemented using Matlab (R2012a) and shows accurate performance results reached 93.33%.

يقدم هذا البحث عرضاً لمنظومة التعرف على لوحات تسجيل العجلات في العراق. صممت الطريقة بحيث يجري التحكم بفتح بوابة الدخول تلقائياً بعد التعرف على لوحة العجلة. تتألف المنظومة بصورة عامة من أربعة مراحل: التقاط الصورة، استقطاع صورة لوحة التسجيل، تقطيع الرموز و التعرف على رموز اللوحة , في المرحلة الاولى، تلتقط صورة العجلة من كاميرا قياسية مثبتة على بوابة المدخل بمسافة معينة من مقدمة العجلة لكي تتعامل معها المنظومة. بعد ذلك يتولى نظام التحري البحث عن مطابقة لوحة التسجيل مع لوحة قياسية. تتم مرحلة تجزئة الصورة باستخدام طريقة الكشف عن الحافات، يلي ذلك التعرف على رموز اللوحة باجراء مقارنة مع الارقام والحروف القياسية المستخدمة في العراق. طبق النظام باستخدام بيئة MATLAB 2012A ، واضهرت النتائج دقة اداء وصلت الى 93,3%.


Article
Characters Recognition based on Geometrical Features

Author: Anwar Hassan Mahdy
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 2 اللغة الانكليزية Pages: 1-12
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Character recognition is one of the important subjects in the field of Document Analysis and Recognition (DAR). The general objective of DAR research is to fully automate the process of entering and understanding printed or handwritten data into the computer. The proposed pattern recognition system consists of two-stage process. The first stage is feature extraction and the second stage is classification. Feature extraction is the measurement on a population of entities that will be used in recognition process. This assists the recognition stage by looking for features that allows fairly easy to distinguish between the different classes. Several different features have been used for recognition process. The set of proposed features that are used makes up a feature vector. These set of features are: the first feature is represented the number of character pixels (the summation of pixels), the second features is represented the width of each character in pixels, and the third feature represented the height of each character in pixels. Finally, Pattern recognition system classifies each member of the population on the basis of information contained in the feature vector. The results show that the suggested features gives higher accuracy in text and character recognition.

التعرف على الحروف هو احد الموضوعات المهمة جدا في مجال تحليل وتمييز الوثائق. الهدف العام من تحليل الوثائق بعملية السيطرة الحاسوبية هو إدخال وفهم البيانات المطبوعة أو المكتوبة بخط اليد في الحاسوب.تمييز الحروف يمكن أن يتم على النص المطبوع أو النص المكتوب بخط اليد. القدرة على التعرف على الحروف المطبوعة أليا أو بطريقة شبه آلية هو تطبيق واضح في العديد من المجالات. وإن بناء خوارزمية التمييز بدقة 100 ٪ عادة ماتكون مستحيلة في عالمنا المليء بالضوضاء وأنماط الخطوط المختلفة، فمن المهم لتصميم خوارزميات التعرف على الحروف اخذ هذه الإخفاقات بنظر الاعتبار بحيث عندما تتم الأخطاء( لا محالة) ، فإنه على الأقل تكون مفهومة ومتوقعة للعاملين بهذا المجال. نظام تمييز الأنماط المقترح يتكون من مرحلتين . المرحلة الأولى هي استخلاص الخصائص والمرحلة الثانية هي عملية التصنيف والتمييز. استخلاص الخصائص أو السمات كقيم عددية تميز كل حرف عن غيره ولقد تم اعتماد ثلاث سمات أساسية هي : عدد نقاط الحرف, طول الحرف, وعرض الحرف بالبكسل. أما عملية التمييز فتمت بمقارنة سمات الحروف غير المعروفة مع السمات الرئيسية لكل حرف في قاعدة البيانات . ولقد تم الحصول على نتائج بدقة 100% في حالة الصور الخالية من الضوضاء والتشوهات.


Article
Printed and Handwritten Arabic Characters Recognition and Convert It to Editable Text Using K-NN and Fuzzy Logic Classifiers
تمييز الحروف العربية المكتوبة بخط اليد والحروف المطبوعة آلياً وتحويلها إلى نص قابل للتحرير باستخدام مصنفي الجوار الأقرب والمنطق المضبب

Author: Zamen F. Jaber زمن فاضل جابر
Journal: Univesity of Thi-Qar Journal مجلة جامعة ذي قار العلمية ISSN: 66291818 Year: 2014 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 1-16
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper we suggest an off-line isolated Arabic characters recognition system and this system has an ability to recognize printed and handwritten Arabic character and then convert these characters to printed text by mixed image processing techniques and artificial intelligent system. These techniques used to find rigid features for each Arabic character to distinguish it from another characters in Arabic language. K-Nearest Neighbors (K-NN) classifier was used to classify the printed character and fuzzy logic to classify handwritten Arabic character. Different font of printed character have font type (Arabic transparent, Times New Roman, Arial, simplified Arabic fixed) and font size 14 in order to test the quality of our system, each printed character in Arabic alphabet entered nine times, (6) of them in Arabic transparent font while other (3) is in Times New Roman, Arial, simplified Arabic fixed respectively while each handwritten character enter six times three of them used to training and the remaining (3) are used to testing. So 324 printed character are entered to our system ,the system successes in recognize 301 character form printed characters with recognition ratio is 92.9%.while 216 handwritten Arabic character entered to our system which successes in recognize 208 character of them with recognition ratio is 96.6%. Elapsed time in execute our system to perform recognition process for one character is 0.04 seconds.

في هذا البحث تم اقتراح نظام تمييز ضوئي للحروف العربية المنفصلة وهذا النظام له القدرة على تمييز الحروف المكتوبة بخط اليد والمكتوبة باستخدام الآلة الطابعة حيث يتم تحويل هذه الحروف إلى نص مطبوع قابل للتحرير وذلك باستخدام تقنيات معالجة الصور وأنظمة الذكاء الاصطناعي. وهذه التقنيات استعملت لإيجاد خصائص متينة لكل حرف لتمييزه عن الحروف الأخرى في هذه اللغة. استخدمنا مصنف الجوار الأقرب لتصنيف الحروف المطبوعة آلياً بينما استخدمنا مصنف المنطق المضبب استخدم لتصنيف الحروف المكتوبة بخط اليد. إذ أُدخلت الحروف المطبوعة إلى النظام بخطوط مختلفة (Arabic transparent, Times New Roman, Arial, simplified Arabic fixed) وجميعها بالحجم 14 وذلك لاختبار جودة النظام، كل حرف مطبوع آلياً في الأبجدية العربية أُدخل تسع مرات ست منها بالخط Arabic transparent والثلاث المتبقية كانت بالخطوط Times New Roman, Arial, simplified Arabic fixed على الترتيب، وبذلك نكون قد أدخلنا 324 حرف إلى النظام إذ نجح النظام في تمييز 301 حرف منها وبنسبة تمييز مقدارها 92,9%. بينما تم إدخال 216 حرف مكتوب يدوياً و نجح النظام في التعرف على 208 حرف منها وبنسبة تمييز مقدارها 96,6% .معدل وقت التنفيذ الذي يستغرقه النظام في عملية التمييز للحرف الواحد يقدر بـ 0,04 ثانية.


Article
Recognizing the Isolated Arabic Characters Using Neural Networks
تمييز الحروف العربية المفصولة باستخدام الشبكات العصبية

Author: SALAH F. SALEH صلاح فليح صالح
Journal: Journal of Basrah Researches (Sciences) مجلة ابحاث البصرة ( العلميات) ISSN: 18172695 Year: 2008 Volume: 34 Issue: 4A Pages: 60-65
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper proposes a technique for recognizing isolated Arabic characters using neural networks. This technique consists of three parts: body classifier, complementary classifier, and aggregate classifier. The body classifier is designed to recognize the main body of the unknown character. Hopfield network is used in this part to enhance the unknown character and to get rid of noise and associated complementary. Furthermore, it uses a backpropagation network to recognize the main body of the enhanced unknown character. The complementary classifier recognizes the number of dots or zigzag that are associated with the body of character and their position. The aggregate classifier combines the results of the previous two classifiers and classifies the whole unknown character. As a result of dividing the recognition process into three parts the number of patterns required to be recognized in each part has been reduced as well as speeds up the learning of neural network and increases the recognition rate. The proposed technique has been implemented and shown a reasonable recognition rate.

يقترح البحث تقنية لتمييز الحروف العربية المفصولة باستخدام الشبكات العصبية. تتكون التقنية المقترحة من ثلاثة اجزاء: مصنف الحرف, مصنف الملحقات، والمصنف الاجمالي. يقوم مصنف الحرف بتمييز الجسم الرئيسي للحرف غير المعروف قيد التمييز. تم استخدام شبكة هوبفيلد في هذا الجزء لتحسين شكل الحرف والتخلص من التشويش وملحقات الحرف. بالاضافة الى ذلك تم استخدام شبكة الانسياب الخلفي لتمييز الحرف الذي تم تحسينه بشبكة هوبفيلد. اما مصنف الملحقات فيقوم بتمييز عدد النقاط والهمزة ان وجدت مع الحرف وكذلك موقعها بالنسبة للحرف. يستخدم المصنف الاجمالي بتوحيد نتائج المصنفين السابقين ليتم تمييز الحرف بشكل نهائي. ان تقسيم عملية التمييز الى مراحل ساهم في تقليص عدد الانماط المطلوب تمييزها في كل جزء مما ساعد في تسريع عملية تعليم الشبكة العصبية ورفع دقة التمييز.


Article
Isolated Multifont Arabic Character Recognition Using Fourier Descriptors

Author: Shatha M. Noor
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2013 Volume: 16 Issue: 1 Pages: 176-182
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Optical Characters Recognition (OCR) has been an active subject of research since the early days of computers. Despite the age of the subject, it remains one of the most challenging and exciting areas of research in computer science. In recent years it has grown into a mature discipline, producing a huge body of work. Arabic character recognition has been one of the last major languages to receive attention. In this paper a simple and accurate method is proposed to recognize isolated Arabic characters using Fourier descriptors feature set and character’s dots information represented by number of dots and their position. Eight commonly used font styles in different font sizes were used in the test, first each font style is tested separately and found the recognition ratio is excellent, then a combination of font styles were tested; and it was found that as more font styles used the recognition ratio decrease.

يعد موضوع التعرف البصري للاحرف من المواضيع التي ما زالت قيد البحث منذ الايام الاولى للحاسبات. و بالرغم من قدم الموضوع، لكنه يدخل ضمن نطاق البحوث ذات التحديات و التشويق العالي في مجال التطبيقات في الحاسوب. في السنوات الاخيرة اصبح الموضوع اكثر نضجا و تحول الى نظام قائم بحد ذاته و انتجت كثير من الاعمال في هذا المجال. يعتبر موضوع التعرف على الحروف العربية من المواضيع التي لم تلق اهتماما الا مؤخرا و ذلك بسبب طبيعة الحروف كونها حروف متصلة حتى في حالة الحروف المطبوعة. في هذا البحث، تم اقتراح طريقة بسيطة و فعالة للتعرف على الحروف العربية المفصولة باستخدام واصفات فورير و معلومات النقاط المتمثلة بعددها و موقعها. تم استخدام ثمانية انواع من اكثر الخطوط الشائعة الاستخدام و بمختلف الاحجام، في البداية تمت الاختبارات على كل نوع من الخطوط بشكل منفصل و كانت النتائج ممتازة. تم اجراء الاختبارات على مجموعة انواع من الخطوط و اشرت النتائج انه كلما زادت عدد الخطوط المستخدمة في الاختبار قلت نسبة التمييز.


Article
An algorithm for Iraqi Vehicle License Plate Recognition

Author: Shaker K. Ali
Journal: basrah journal of science البصرة للعلوم ISSN: 18140343 Year: 2013 Volume: 31 Issue: 3 A Pages: 75-84
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, an algorithm of vehicle license plate recognition has been proposed. This algorithm consists of three major parts: Extraction of plate region, segmentation of characters and recognition of plate characters. For extracting the plate region, edge detection algorithms and smearing algorithms are used. In segmentation part, smearing algorithms, filtering and some morphological operation are used. And finally statistical based template matching is used for recognition of plate characters. We used a large number of Iraqi plates for cars and consideration the new number, which contains a lot of complications. Where all the world use only one type of numbers, for example Arabic numerals (0, .... 9) with English letters A, B, ... Z)) or some countries using the Indian numbers (currently used in the Arab world), with Arabic letter (أ,ب,ت )or word (بغداد , القاهرة ......) but the new Iraqi plate use all of these possibilities such as Arabic, Indian numbers , English and Arabic letters and in addition to Arabic and English words.

معرفة ارقام السيارات غاية في الاهمية من نواحي كثيرة منها امنية ومنها شخصية وذلك بخزن جميع المعلومات عن السيارة في قاعدة بيانات لكي يتم الرجوع اليها في حالة تطلب الامر ذلك فمثلا عند خروج السيارة من بلد الى اخر او من اقليم الى اخر او حتى من مدينه الى اخرى يكون من السهل معرفة الزمان والمكان الذي خرجت منه السيارة وكذلك حينما تسرق السيارة يمكن تحديد مكانها بسهوله او حينما يقوم السائق بمخالفات مرورية يكون من السهل ان ترسل المخالفة الى قاعدة البيانات وبذلك تسجل مخالفة للسيارة ويمكن لصاحب السيارة ان يعرف المخالفة من خلال الانترنت وذلك بمراجعة الصفحة الخاصة بكل سيارة .البحث يقوم بعملية تحديد الارقام وتحويل الصور التي تؤخذ من الكاميرات التي توجد في تقاطعات الشوارع او في مداخل المدن او في المرأب الي ارقام عن طريق تحديد الرقم ومن ثم قطع الرقم وحذف باقي الصوره حيث يرسل الرقم الي الشبكات العصبيه بعد تقطيع كل رقم وحرف على حده وبذلك تقوم الشبكات العصبيه بإعطاء الرقم النهائي للسيارة الذي بدوره يرسل الى قاعدة البيانات لمعرفه اسم المالك وتحديد نوع العمليه ( غرامة , ضريبة او أي شي اخر).البحث استخدم عدد كبير من الارقام لسيارات عراقية فقط أي ارقام عراقيه واخذ بنظر الاعتبار الرقم الجديد الذي يحتوي على الكثير من التعقيدات. حيث ان جميع العالم يستخدم نوع واحد من الارقام مثلا ارقام عربيه (0,....9) والحروف الانكليزية A,B,…Z)) او يستخدمون الارقام الهندية (المستخدمة حاليا في وطننا العربي ) بالإضافة الى حرف او كلمة عربيه مثلا(ا,ب...) او كلمه مثلا (القاهرة ,دبي , بغداد......) لكن الرقم العراقي الجديد استخدم جميع هذه الاحتمالات أي الارقام العربية والهندية والحروف العربية والانكليزية بالإضافة الى الكلمات العربية والانكليزية. على الرغم من جميع هذا التعقيدات والتي لا نعرف لماذا انفرد فيها العراق تقدمنا بتفصيل الارقام وإعطاء النتيجة المرضية.


Article
Propose Image Captcha System
اقتراح نظام صورة كلمة التحقق

Authors: Rajaa K .Hasoun رجاء كاظم حسون --- Soukaena H. Hashem سكینة حسن ھاشم --- Rehab F. Hasan رحاب فلیح حسن
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2016 Issue: 26 Pages: 85-100
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

Captcha has been designed to be easy for humans and hardon the machines. Captcha are used by many websites to determinehuman users from indecent programs. This paper will propose two typesfor generating captcha these are; text and image captcha. In the first typeuse (6*6) captcha table to store alphabetic characters 'A'..'Z' and '0'..'9'and use random function to generate six numbers to represent the rowand colum numbers which used as index to retrieve the character fromthe captcha table to get the final captcha. In the second types a sample of100 images from PayPal.com Human Interactive Proofs (HIP) are used. Inorder to recognize these images three steps for recognize the characters(pre-processing, segmentation and classification) are adopted. Themodification was in the preprocessing step where proposing to useGabor filter to remove the noise in the images which make the recognitionaccuracy 100% which is good results when compared with the obtainedaccuracy in reference [1] where the accuracy value in the range (80% ..98%) for different scheme used in this work.

كلمة التحقق صممت لتكون سھلة للبشر لكن صعبة للمكائن. كلمة التحقق تستخدم من قبل المواقعلتحدید البرامج غیر اللائقة من المستخدمین البشر الحقیقیین . في ھذا البحث سوف نقترح طریقتین لتولید6 ) لخزن الاحرف والأرقام * صورة كلمة التحقق: النص والصورة. في النوع الاول تم استخدام جدول ( 6وكذلك تم استخدام دالة عشوائیة لتولید ستة ارقام تمثل ارقام الصفوف والأعمدة وتستخدم كمؤشرلاسترجاع الاحرف من الجدول للحصول على كلمة التحقق النھائیة. في النوع الثاني تم استخدام عینةثلاث خطوات لتمییز الاحرف تم , PayPal.com تتكون من 100 صورة المستعملة في موقعاستخدامھا، وھي (المعالجة الاولیة ، التقطیع والتصنیف). التحدیث تم في خطوة المعالجة الاولیة حث تماستخدام فلتر كابور لإزالة الضوضاء من الصور مما جعل دقة التمییز تكون 100 % وھي نتائج جیدة عند. % مقارنتھا مع النتائج في المصدر رقم ( 1) حیث ان قیمة الدقة تتراوح بین 80 % الى 9


Article
Optical Character Recognition Using Active Contour Segmentation
التعرف الصوئي على الحروف والارقام بااستخدام برنامج الماتلاب

Authors: Nabeel Oudah. M نبيل عوده منيخر --- Maher Faik Esmaile ماهرفائق اسماعيل --- Estabraq Abdulredaa استبرق عبد الرضا
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 1 Pages: 146-158
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Document analysis of images snapped by camera is a growing challenge. These photos are often poor-quality compound images, composed of various objects and text; this makes automatic analysis complicated. OCR is one of the image processing techniques which is used to perform automatic identification of texts. Existing image processing techniques need to manage many parameters in order to clearly recognize the text in such pictures. Segmentation is regarded one of these essential parameters. This paper discusses the accuracy of segmentation process and its effect over the recognition process. According to the proposed method, the images were firstly filtered using the wiener filter then the active contour algorithm could be applied in the segmentation process. The Tesseract OCR Engine was selected in order to evaluate the performance and identification accuracy of the proposed method. The results showed that a more accurate segmentation process shall lead to a more accurate recognition results. The rate of recognition accuracy was 0.95 for the proposed algorithm compared with 0.85 for the Tesseract OCR Engine.

تحليل الوثائق من الصور الملتقطة بواسطة الكاميرا هي عملية ذات تحديات متزايدة. حيث ان هذه الصور غالبا ما تكون صور مركبة وذات جودة سيئة، تتألف من مختلف الكائنات والنصوص؛ مما يجعل عملية التحليل التلقائي معقدا. التعرف على الحروف البصرية (OCR) هي واحدة من تقنيات معالجة الصور التي لديها القدرة على اجراء عملية التعرف على الحروف والكلمات بصورة اوتوماتيكية. تقنيات معالجة الصور الحالية تحتاج إلى إدارة العديد من العوامل من اجل اجراء عملية التمييز بصورة صحيحة في مثل هذه الصور. وتعتبر عملية تجزئة الصورة (Segmentation) واحدة من هذه العوامل الأساسية المؤثرة. ناقش هذا البحث تاثير دقة عملية التجزئة (Segmentation) للحرف من صورته وتاثيرها على عملية التعرف الالي. وفقا للطريقة المقترحة، تم تصفية الصورة أولا باستخدام فلتر ويينر (Wiener fitler) ومن ثم يمكن تطبيق خوارزمية active contour لأجراء عملية عملية التجزئة. تم اختيار Tesseract OCR Engine من أجل تقييم الأداء وتحديد دقة الطريقة المقترحة. واظهرت النتائج انه كلما كانت عملية التجزئة دقيقة فان نتائج التعرف ستكون أكثر دقة. وكان معدل دقة التمييز للحروف 0.95 للخوارزمية المقترحة مقارنة مع 0.85 لخوارزمية Tesseract OCR Engine.


Article
Developing Recognition System for New Iraqi License Plate

Author: Ghassan Khazal Ali
Journal: Tikrit Journal of Engineering Sciences مجلة تكريت للعلوم الهندسية ISSN: 1813162X 23127589 Year: 2018 Volume: 25 Issue: 1 Pages: 8-11
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

Because of rapid population growth and increasing need for humans to use the vehicles in the last decade. Identifying these vehicles by license plates is considered. The quick development in image processing field can solve this issue by capturing the image of these vehicles and then identify the vehicle license plate. Most traffic applications depend on Automatic detection of the license plate and identification technology such as searching for stolen vehicles, traffic control on the road, monitoring cars from entering area, some information about the vehicle, parking systems, monitor the border crossing, maximum speed or red-light violation ticket, and identify the identity of the driver etc. In this paper we try to design a system that can identify the characters of the new plates of vehicles in Iraq, which relies on image recognition. First capture the picture of the vehicle using a digital camera and recognize the text of the captured pictures using optical character recognition technology and then compared it with all vehicle plates numbers stored in the database.

Listing 1 - 10 of 14 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (14)


Language

English (12)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (2)

2016 (1)

2015 (1)

2014 (3)

More...