Browsing by Author "Boukhercha, Ryma"

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    vehicle Identification by license plate using support vector machine (SVM)
    (University of M'sila, 2016-06-10) Boukhercha, Ryma; Supervisor: ASSAS, Ouarda
    La reconnaissance automatique de plaques immatriculation est une méthode de surveillance de masse qui utilise la reconnaissance optique de caracteres sur les images pour lire les plaques d'immatriculation des véhicules, il _joue un röle important dans diverses applications liées au systeme de transport automatisé telles que la surveillance de la circulation routiérey la détection de véhicules volés, paiements automatiques de péages sur les routes ou les ponts, les pares de stationnement contröle d'accés, etc. Il doit étre un processus des plaques immatriculation (LP) rapidement et avec succes dans différentes conditions environnementales, comme å l'intérieur, extérieur, jour ou de nuit. Dans ce travau nous montrons différentes techniques utilisées pour ANPR, utilisé deux méthodes: moment de Hu et le modéle locale binaire (LBP) pour Itextraction de caractéristiques, et deux méthodes pour la classification : machine vecteurs de support (SVM) et le modéle correspondant (KNN). Dans les résuitats expérimentaux, nous a obtenu le meilleur taux de reconnaissance de et SVM
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    vehicle Identification by license plate using support vector machine (SVM)
    (UNIVERSITE DE M’SILA : FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE : Département d’Informatique, 2016) Boukhercha, Ryma
    The Automatic Number plate recognition it is a mass surveillance method that uses optical character recognition on images to read vehicle registration plates, it is playing an important role in variety of applications related to automated transport system such as road traffic monitoring, detection of stolen vehicles, automatic payments of tolls on highways or bridges, parking lots access control etc. It has to be quickly and successfully process license plates (LP) under different environmental conditions, such as indoors, outdoors, day or night time. In this work we are showing different techniques used for ANPR, used two methods : Hu variants moment and local binary pattern (LBP) for feature extraction , and two methods for classification support vector machine (SVM) and template matching (KNN). In Experimental results, we have obtained the best recognition rate of 80% using Hu variants moment and SVM.