4910110158 น.ส.ณิชาภัทร จินวรรณ, Optical Character Recognition for Licence Plat Recognition, Prince of Songkla University, ปีการศึกษา 2552
โครงงานนี้เป็นการพัฒนาเกี่ยวกับระบบรู้จำตัวเลขและตัวอักษรบนป้ายทะเบียนรถยนต์ โดยการทำการฝึกสอนการรู้จำ แบ่งออกได้เป็นสองขั้นตอนคือ ขั้นแรกเป็นการคัดแยกตัวอักษรออกเป็น 11 กลุ่มย่อยตามลักษณะพิเศษโดยใช้วิธี Haar – Like Detection ขั้นตอนที่ 2 เป็นการคัดแยกตัวอักษรในแต่ละกลุ่มโดยใช้วิธีNeural Network โดยการคำนวณหาเปอร์เซ็นต์จุดสีดำในแต่ละช่อง จากนั้นนำผลที่ได้จากการคำนวณเข้าสู้การรู้จำ (Pattern Recognition) โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่กลับ (Back – propagation Neuron Network) เพื่อจำแนกเลขทะเบียนบนแผ่นป้ายทะเบียนรถยนต์ โดยแบ่งเป็นโครงข่ายสำหรับรู้จำพยัญชนะจำนวน 11 กลุ่ม และ ตัวเลข 1 กลุ่ม ผลลัพธ์ที่ได้จากการทดลองจากภาพในสภาวะแวดล้อมจริง พบว่า ระบบสามารถรู้จำได้ถูกต้องทั้งพยัญชนะและตัวเลขทั้งสิ้น 151 ภาพจาก 200 ภาพ คิดเป็น 75.50%
This project is a development for the recognition of letters on license plate by learning system. The system consists of two stages. The first step is for separating the letter into 11 groups based using Haar – Like Detection. The second step is the letters recognition in each group by using Neural Network learned determining the percent of black dots in each letter segment. Then the networks were by using Back propagation Algorithm to identify the registration letters on license plate. The design consisting for each 11 group networks with recognition alphabet .The results obtained from the experiment in the real environment found that can recognize mostly correct for all letters at 75.50% recognition rate.