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dc.contributor.advisorAyma-Quirita, Victor-Hugo
dc.contributor.authorCastañeda-Haro, Carlos-Enrique
dc.date.accessioned2021-01-22T03:59:58Z
dc.date.available2021-01-22T03:59:58Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationCastañeda Haro, C. E. (2020). Recuperación de información de placas vehiculares en base al método optical character recognition (OCR) [Trabajo de Investigación para optar el grado de Bachiller en Ingeniería de Sistemas, Universidad de Lima]. Repositorio institucional de la Universidad de Lima. https://hdl.handle.net/20.500.12724/12343es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/12343
dc.description.abstractVehicle impersonation is one of the main problems based on license plates adulteration. Furthermore, license plate recognition has been field of study of computer vision, due to the high impact it has on intelligent transport, road safety, etc. This work presents an OCR process based on license plate recognition. To achieve this, we have established a rectified license plate database to experiment. The process consists of an initial noise filtering to the images, to later segment the region of the plate that contains the characters, then, perform a pre-processing on the images and, finally, isolate each of the characters to apply the OCR individually to each one of them. The results show an 89.33% accuracy in the license plate recognition in accordance with similar researches, and a 96.11% accuracy in the recognition of each character individually.en_EN
dc.description.abstractLa suplantación vehicular es un problema basado en la adulteración de las matrículas vehiculares, las cuales han sido campo de estudio de la visión computacional, debido al alto impacto que supone el reconocimiento de placas vehiculares en temas de transporte inteligente, seguridad vial, etc. En esta investigación se presenta la implementación de un proceso de OCR para el reconocimiento de las matrículas vehiculares. Para esto, se ha establecido una base de datos con imágenes de placas vehiculares rectificadas para la realización de pruebas. El proceso consiste en un filtrado de ruido inicial a las imágenes, para posteriormente segmentar la región de la placa que contiene los caracteres, realizar un preprocesamiento a dicha imagen y aislar o segmentar a cada uno de los caracteres para aplicar el OCR de manera individual a cada uno de ellos. Los resultados nos muestran una precisión del 89.33% en el reconocimiento de matrículas vehiculares lo cual se encuentra acorde a investigaciones similares y una precisión de 96.11% en la identificación de cada carácter individualmente.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad de Limaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAtribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0*
dc.sourceRepositorio Institucional - Ulimaes_PE
dc.sourceUniversidad de Limaes_PE
dc.subjectReconocimiento óptico de caractereses_PE
dc.subjectPlacas de automóvileses_PE
dc.subjectProceso de imágeneses_PE
dc.subjectOptical character recognitionen_EN
dc.subjectAutomobile license platesen_EN
dc.subjectImage processingen_EN
dc.subject.classificationIngeniería de sistemas / Sistemas de informaciónes_PE
dc.titleRecuperación de información de placas vehiculares en base al método optical character recognition (OCR)es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad de Lima. Facultad de Ingeniería y Arquitectura.es_PE
thesis.degree.levelBachilleres_PE
thesis.degree.nameBachiller en Ingeniería de Sistemases_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.author.dni71716684
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0284-2610es_PE
renati.advisor.dni45025095
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#bachilleres_PE
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigaciones_PE
renati.discipline612076es_PE


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