Search and neural network recognition of auto numerical signs

A.V. Chernopyatov

Search and neural network recognition of auto numerical signs

research article Pages: 59-63

¹ аспирант, Пермский государственный педагогический университет

Keywords: pattern search artificial neural net segmentation noise removal Fourier transform computer vision artificial intelligence

Abstract

Number plate localization and recognition method was developed. Various methods of noise removal, segmentation and recognition was examined and implemented.

How to cite

Чернопятов А.В. Поиск и нейросетевое распознавание автомобильных номерных знаков // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 7. С. 59–63.

References

Nixon, M. S., Aguado, A. S., Feature Extraction and Image Processing. Newnes. 2002.
Bracewell, R. N. The Fourier transform and its applications. McGraw-Hill Sci-ence / Engineering / Math; 3 edition. 1999.
Ясницкий Л. Н., Бондарь В. В., Бурдин С. Н. и др. Пермская научная школа искусственного интеллекта и ее инновационные проекты. Изд. 2-е. Москва-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». 2008.
Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект. Изд. 3-е. М.: Издательский центр «Академия». 2010.
Ясницкий Л. Н. Искусственный интеллект. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2011.
Чечулин В. Л., Ясницкий Л. Н. Ограничения нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2010. № 12. С. 3-11.
Черепанов Ф. М., Ясницкий Л. Н. Нейросетевой фильтр для исключения выбросов в статистической информации // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. 2008. Вып.4 (20). С.151-155.
Мурашов Д. И., Ясницкий Л. Н. Социальный генетический алгоритм // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. 2006. С. 53-60.
Ясницкий Л. Н., Сичинава З. И. Нейросетевые алгоритмы анализа поведения респондентов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 10. С. 59-64.
Ясницкий Л. Н., Черепанов Ф. М. О возможностях применения нейросетевых технологий в политологии // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 8. Вып. 4. С. 47-53.
Корниенко С. И., Айдаров Ю. Р., Гагарина Д. А., Черепанов Ф. М., Ясницкий Л. Н. Программный комплекс для распознавания рукописных и старопечатных текстов // Информационные ресурсы России. 2011. № 1. С. 35-37.

[1] Nixon, M. S., Aguado, A. S., Feature Extraction and Image Processing. Newnes. 2002.

[2] Bracewell, R. N. The Fourier transform and its applications. McGraw-Hill Sci-ence / Engineering / Math; 3 edition. 1999.

[3] Ясницкий Л. Н., Бондарь В. В., Бурдин С. Н. и др. Пермская научная школа искусственного интеллекта и ее инновационные проекты. Изд. 2-е. Москва-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». 2008.

[4] Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект. Изд. 3-е. М.: Издательский центр «Академия». 2010.

[5] Ясницкий Л. Н. Искусственный интеллект. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2011.

[6] Чечулин В. Л., Ясницкий Л. Н. Ограничения нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2010. № 12. С. 3-11.

[7] Черепанов Ф. М., Ясницкий Л. Н. Нейросетевой фильтр для исключения выбросов в статистической информации // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. 2008. Вып.4 (20). С.151-155.

[8] Мурашов Д. И., Ясницкий Л. Н. Социальный генетический алгоритм // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. 2006. С. 53-60.

[9] Ясницкий Л. Н., Сичинава З. И. Нейросетевые алгоритмы анализа поведения респондентов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 10. С. 59-64.

[10] Ясницкий Л. Н., Черепанов Ф. М. О возможностях применения нейросетевых технологий в политологии // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 8. Вып. 4. С. 47-53.

[11] Корниенко С. И., Айдаров Ю. Р., Гагарина Д. А., Черепанов Ф. М., Ясницкий Л. Н. Программный комплекс для распознавания рукописных и старопечатных текстов // Информационные ресурсы России. 2011. № 1. С. 35-37.

Abstract

How to cite

Related articles