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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

License Plate Character Segmentation Using Hidden Markov Chains

verfasst von : Vojtěch Franc, Václav Hlaváč

Erschienen in: Pattern Recognition

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We propose a method for segmentation of a line of characters in a noisy low resolution image of a car license plate. The Hidden Markov Chains are used to model a stochastic relation between an input image and a corresponding character segmentation. The segmentation problem is expressed as the maximum a posteriori estimation from a set of admissible segmentations. The proposed method exploits a specific prior knowledge available for the application at hand. Namely, the number of characters is known and its is also known that the characters can be segmented to sectors with equal but unknown width. The efficient algorithm for estimation based on dynamic programming is derived. The proposed method was successfully tested on data from a real life license plate recognition system.

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Metadaten
Titel
License Plate Character Segmentation Using Hidden Markov Chains
verfasst von
Vojtěch Franc
Václav Hlaváč
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11550518_48