License Plate Detection (LPD) is a

License Plate Detection (LPD) is a key component in automati
c license plate recognition system.
Despite the success of License Plate Recognition (LPR) method
s in the past decades, the problem
is quit challenge due to the diversity of plate formats and mult
iform outdoor illumination conditions
during image acquisition. This paper aims at automatically d
etection of car license plates via
image processing techniques. In this paper, we proposed a real-
time and robust method for Korean
license plate detection. The goal of this project is to evaluat
e how well object detection methods
used in text extraction[1] and face detection [2] apply to the
problem of LPD. A strong classifier
is trained by the AdaBoost algorithm and is used to classify par
ts of an image within a search
window as either license plate or non-license plate. This method
is of faster speed and higher
accuracy than most of the existing methods used in license plate
detection. Experimental results
demonstrate the license plate detection rate is 95.74% and co
mputational time is 60 milliseconds.

Kết quả (Việt) 1:

Tấm giấy phép phát hiện (LPD) là một thành phần quan trọng trong theoc giấy phép mảng công nhận hệ thống.Mặc dù sự thành công của phương pháp giấy phép mảng công nhận (LPR)s trong thập kỷ qua, vấn đềlà bỏ thách thức do sự đa dạng của các định dạng đĩa và multiform ngoài trời chiếu sáng điều kiệntrong việc mua lại hình ảnh. Bài báo này hướng tới mục tiêu tự động detection của tấm giấy phép xe quakỹ thuật xử lý hình ảnh. Trong bài này, chúng tôi đề xuất một bất-thời gian và các phương pháp mạnh mẽ nhất Hàn Quốctấm giấy phép phát hiện. Mục tiêu của dự án này là để evaluate tốt như thế nào đối tượng phát hiện phương phápđược sử dụng trong văn bản khai thác [1] và phát hiện khuôn mặt [2] áp dụng cho cácvấn đề của LPD. Một loại mạnh mẽđược huấn luyện bởi các thuật toán AdaBoost và được sử dụng để phân loại mệnhTS của một hình ảnh trong một tìm kiếmcửa sổ là tấm giấy phép hoặc phòng không giấy phép mảng. Phương pháp nàylà tốc độ nhanh hơn và cao hơnđộ chính xác hơn so với hầu hết các phương pháp hiện tại được sử dụng trong tấm giấy phépphát hiện. Kết quả thử nghiệmchứng minh tấm giấy phép phát hiện tỷ lệ là 95.74% và computational thời gian là 60 giây.

Kết quả (Việt) 2:

Giấy phép mảng Detection (LPD) là một thành phần quan trọng trong automati
hệ thống nhận dạng biển số xe c.
Mặc dù sự thành công của Giấy phép mảng Recognition (LPR) phương pháp
s trong những thập kỷ qua, vấn đề
là bỏ thuốc lá thách thức do sự đa dạng của các định dạng đĩa và mult
iform điều kiện chiếu sáng ngoài trời
trong quá trình thu hình ảnh. Bài viết này nhằm mục đích tự động d
etection của tấm giấy phép lái xe thông qua
các kỹ thuật xử lý hình ảnh. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một gian thực
thời gian và phương pháp mạnh mẽ cho Hàn Quốc
phát hiện tấm giấy phép. Mục tiêu của dự án này là ĐÁNH
e như thế nào cũng phản đối phương pháp phát hiện
được sử dụng trong khai thác văn bản [1] và nhận diện khuôn mặt [2] áp dụng cho các
vấn đề của LPD. Một phân loại mạnh mẽ
được đào tạo bởi các thuật toán AdaBoost và được sử dụng để phân loại mệnh
ts của một hình ảnh trong một tìm kiếm
cửa sổ là một trong hai tấm giấy phép hoặc tấm không giấy phép. Phương pháp này
là tốc độ nhanh hơn và cao hơn
chính xác hơn so với hầu hết các phương pháp hiện có được sử dụng trong tấm giấy phép
phát hiện. Kết quả thí nghiệm
chứng minh tấm tỉ lệ phát hiện giấy phép là 95,74% và đồng
thời mputational là 60 mili giây.