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1 (ITS) (LPR) ITS 2. [1][8] [3][9][12] [9] frequency table Sobel [3][12] RGB HSB color model [11] Hough transformation Sobel [4] [10] 1. Intelligent Transportation Systems, ITS 3. License Plate 3.1 Recognition, LPR ITS 1 A23456 A23458 (Template Matching) 5 0B6G A23450A2345BA23456A2345G 3 6 A23456

2 P(x,y) P(x-1,y) P(x,y-1) P(x,y+1) P(x+1,y) Sobel LaplacePrewittRoberts Sobel [2] Sobel [6] 0 1 1: P(x,y) t (4-connectivity) 2: P(x,y) t 3: P(x,y) 4: t P(x,y) t P(x,y) ( ) 3

3 1objHEIGHT objheight_base_threshold 2objWIDTH > objwidth_base_threshold 3min_AR_thd < obj_aspect_ration < max_ar_thd 3.4 objheight objwidth 4 obj_aspect_ration / 5 threshold ( 7 ) ( 8 ) [5] 3.4.1

4 4 1 1 ; min_dns_thd < obj_density < max_dns_thd obj_density / y 13 ( 1 4 ) ( ) y threshold ( 0 0 ) [7] 1 y y y_point_thd 2 10 td_height_thd

5 y 1 y ( ) L y y_point_thd 1 y (Template Matching) (Template) R 2 X X k T (3.5.1) 2 2 (X -X) (T -T k ) R = k i i j j ij ij ijk ((X -X) )((T -T )) 2 2 ijk k ( 3.5.1) k 1 k

6 Xij i j Tijk k i j X Tk X ij T ijk / /k R X 16 0D8 B T X T k R R T 0Q X 180 X Q Right_R 36 Plate_width( 17) Plate_width ( 18(a)) R 15(a) Plate_width ( 18(b)) Right_Left_R 2*36 15(b) 17 Plate_width 15 E F P1*36 Right_R 15(a) (3.5.1) X T 1*36 18 R T Std_w 9 5 Right_Left_R 15(b) IF 5.1 Plate_width /Std_w 6.1 (3.5.1) R Plate_width T Plate_width Std_w 0D 8B 18(b) [2] ELSEIF 6.1 Plate_width /Std_w 7.1

7 Plate_width 3 (216 ) Plate_width 18(a) % 99.0% END Plate_width % 99.6% k R R R_thd % 67% 3 0% 67% 4 0% 67% CANON 5 8% 75% PowerShot A ~12 25% 100% 640* % 100% Microsoft Windwos XP SP1 AMD Athlon(tm) XP MB 5 MATLAB 6.5(sp1) A A B6 6 G A23450A2345B A23456A2345G A % 95% % 98%

8 7 6 [7] Shih-Hao Yu, Jun-Wei Hsieh and Yung-Sheng % 92% % 95% License Plates of Motorcycles on Highways, National Chiao Tung University, Hsinchu, [9] Ter Brugge M.H., Stevens J.H., Nijhuis J.A.G., Spaanenburg L., License plate recognition using DTCNNs, 1998 Fifth IEEE International Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications Proceedings, pp , [1] Chang Jen-Hao, Vehicle License Plate Recognition Using Orthogonal Projection and Tree Decisions, National Tsing Hua University, Hsinchu, [2] Chen-Hsing Wang, A Multi-target Vehicle License Plate Recognition System, Yuan Ze University, Taoyuan, [3] Li-Shien Chen, Localization and Recognition of Vehicle License Plates, National Taiwan Normal University, TaiPei, [4] Lin,Tai-Liang, Intelligent License Plate Searching and Content Segmentation in Image Processing, National Taiwan University, Taipei [5] J.A.G. Nijhuis, M.H. ter Brugge, K.A. Helmholt, J.P.W.Pluim, L. Spaanenburg, R.S. Venema, M.A. Westenberg, Car License Plate Recognition with Neural Networks and Fuzzy Logic, University of Groningen, Department of Computing Science, Netherlands, [6] R.C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, Chen, Morphology-based License Plate Detection from Complex Scenes, IEEE Proc. of International Conference on Pattern Recognition, Québec City Convention Center, Canada, (August 11-15, 2002), Vol. III, , [8] Si-Yuan Chen, Extraction and recognition of [10] Y. Lu, On the Segmentation of Touching Characters, Document Analysis and Recognition, 1993., Proceedings of the Second International Conference on, 1993, Page(s): [11] Yungang Zhang, A New Algorithm for Character Segmentation of License Plate, IEEE Transactions on Pattern Analysis conference, [12] Zhu Wei-gang adn Hou Gou-jiang, A study of Locating Vehicle License Plate Based on Color Feature and Mathematical Morpholoygy, IEEE Conference on ICSP, vol.2 pp , 2002.

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