Sistem Pengenalan Plat Nomor Mobil Dengan Metode Principal Components Analysis

Authors

  • Resmana Lim Faculty of Industrial Technology, Petra Christian University
  • Lukman Vendy W. Faculty of Industrial Technology, Petra Christian University
  • Kartika Gunadi Faculty of Industrial Technology, Petra Christian University

:

https://doi.org/10.9744/jte.3.1.

Keywords:

Vehicle Plate Detection, Car Plate Recognition, PCA, pattern recognition, OpenCV.

Abstract

The paper describes a vehicle plate recognition system based on computer vision technique. The vehicle image/video was taken from a digital camera and then the vehicle plate automatically identified, segmented and recognized by the system. The feature reduction technique of Principal Components Analysis (PCA) was used in the system. This application was built using Microsoft Visual C++ 6.0®, Microsoft® DirectShow®, Intel® Image Processing Library and Open Source Computer Vision (OpenCV) Library. The application has been implemented and was able to detect vehicle plate position and recognize it using a PC Pentium II/400 MHz. The recognition rate of ±82% was achieved based on recognition of hundreds alphanumeric images (alphanumeric A-Z, 0-9). This sistem is prospective enough to be used for control and security system in parking area. Abstract in Bahasa Indonesia : Paper ini membahas sistem pengenalan plat nomor mobil menggunakan teknik computer vision. Image mobil diambil dari kamera, dan selanjutnya diidentifikasi secara otomatis dengan cara mencari lokasi plat nomor mobil tersebut, mensegmentasi setiap karakter yang ada dari plat tersebut dan kemudian melakukan pengenalan pada setiap karakter dengan metode feature reduction PCA. Aplikasi ini dibangun menggunakan Microsoft Visual C++ 6.0®, Microsoft® DirectShow®, Intel® Image Processing Library dan Open Source Computer Vision Library. Aplikasi ini telah diimplementasikan dan dapat mendeteksi letak plat nomor serta mengenalinya pada PC Pentium II/400 MHz. Sistem telah diujicobakan pada suatu basis data yang mewakili 26 karakter (0-9, A-Z) yang masing-masing terdiri dari beberapa variasi gambar mobil. Hasil uji coba menunjukkan tingkat keberhasilan yang cukup menggembirakan, dimana tingkat keberhasilan mencapai ±82%. Sistem cukup prospektif digunakan sebagai salah satu sistem kontrol dan sekuriti pada area parkir. Kata kunci : deteksi plat nomor mobil, pengenalan plat nomor, PCA, pengenalan pola, OpenCV.

Published

2004-06-25

Issue

Section

Articles