Desarrollo de un modelo computacional para un sistema de reconocimiento de matrículas a través de una imagen proveniente de una cámara de tráfico

Abstract

En el presente trabajo se propone el diseño de un modelo computacional a partir de un una imagen proveniente de una cámara de tráfico. Para ello se hizo una búsqueda de las distintas fases que componen un sistema de reconocimiento de caracteres (OCR). Luego se hizo una búsqueda de distintos métodos y algoritmos aplicables en cada una de estas fases y se seleccionaron los más convenientes basados en pruebas hechas a cada método. El OCR consta de cuatro etapas. Para la primera etapa, extracción de área útil, se utiliza un filtro de gradiente morfológico para resaltar los bordes y así obtener un área útil para facilitar la ubicación de la matrícula. En la etapa extracción de matrícula, se utilizó un método morfológico combinado que consiste en aplicar filtros no lineales de dilatación y erosión con distintos elementos estructurantes para discriminar la ubicación de la matrícula. Para la etapa caracterización, se utilizó el método de características binarias, para reducir el tamaño de información que se debe procesar en la etapa de reconocimiento. En la etapa reconocimiento, se utilizaron redes neuronales por requerimientos de los objetivos, siendo el modelo perceptrón multicapa el utilizado por sus bondades en el reconocimiento de patrones. Finalmente, este modelo fue probado utilizando la herramienta computacional Scilab obteniéndose aciertos mayores al 77%, con lo cual se puede concluir que los objetivos del trabajo, se alcanzaron satisfactoriamente.