Reconocedor óptico de caracteres de placas de automóviles empleando técnicas de procesamiento digital de imágenes

Abstract

El presente trabajo propone el desarrollo de un sistema reconocedor de caracteres de placas de automóviles a partir de una imagen fija que puede provenir de una cámara fotográfica o de video. El esquema de trabajo está estructurado por etapas, por ello, luego de la adquisición y un preprocesado, el sistema procede a localizar la placa en la imagen. Una vez ubicada se corrige la perspectiva que pudiera tener, se calcula un umbral de gris para la binarización de la imagen y entonces se procede a la extracción de los caracteres a través de la segmentación. Es necesario reducir los caracteres a matrices de 16 x 16, para lo que empleamos Geometría Proyectiva. Para el reconocimiento de los caracteres primero extraemos sus patrones en vectores comprimidos con alta concentración de energía por medio de la Transformada de Karhunen-Lóeve, para finalmente a través de un Clasificador Neuronal (Red Neuronal Backpropagation) poder reconocer los caracteres de la placa. El sistema-prototipo implementado ha dado buenos resultados y fue desarrollado completamente en Matlab.