OU Portal
Log In
Welcome
Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
Error:
Javascript is disabled in this browser. This page requires Javascript. Modify your browser's settings to allow Javascript to execute. See your browser's documentation for specific instructions.
{}
Zavřít
Publikační činnost
Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu:
stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště:
Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název:
Artificial Neural Networks in Computer Vision
Citace
Volná, E., Rucký, D., Kotyrba, M. a Žáček, M. Artificial Neural Networks in Computer Vision.
In:
Mendel 2011.
Brno: Brno Univerzity of Technology, 2012. Brno Univerzity of Technology, 2012. s. 262-267. ISBN 978-80-214-4540-6.
Podnázev
Rok vydání:
2012
Obor:
Informatika
Počet stran:
6
Strana od:
262
Strana do:
267
Forma vydání:
Tištená verze
Kód ISBN:
978-80-214-4540-6
Kód ISSN:
1803-3814
Název sborníku:
Mendel 2011
Sborník:
Mezinárodní
Název nakladatele:
Brno Univerzity of Technology
Místo vydání:
Brno
Stát vydání:
Sborník vydaný v ČR
Název konference:
18th International Conference on Soft computing Mendel 2012
Místo konání konference:
Brno
Datum zahájení konference:
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce:
Celosvětová akce
Kód UT WoS:
EID:
2-s2.0-84882985533
Klíčová slova anglicky:
Artificial neural networks, computer vision, optical character recognition (OCR).
Popis v původním jazyce:
The paper presents an important example of using artificial neural networks in computer vision. Automatic number plate recognition is a special form of optical character recognition (OCR) on images. Vehicle number plate recognition is a type of technology, mainly software, which enables computer systems to read automatically the registration number of vehicles from digital pictures. We proposed two methods that are able to determine and recognize vehicle registration plates. The first method finds some area with a number plate, which is cut out from the input image and forwarded to another application that is able to recognize it. This method works on the basis of artificial neural networks. The performance of the proposed system has been tested on real images.
Popis v anglickém jazyce:
Seznam ohlasů
Ohlas
R01:
RIV/61988987:17310/12:A13014TL
Complementary Content
Deferred Modules
${title}
${badge}
${loading}
Deferred Modules