Penerapan Reduksi Region Palsu Berbasis Mathematical Morphology pada Algoritma Adaboost Untuk Deteksi Plat Nomor Kendaraan Indonesia

Muhammad Faisal Amin, Romi Satria Wahono

Abstract


Tahap deteksi plat nomor merupakan langkah yang paling penting dan sulit dalam sistem identifikasi plat nomor. Kondisi plat nomor yang memiliki warna background yang mirip dengan warna  mobil, dan memiliki variasi yang besar dalam bentuk dan ukuran, menyebabkan deteksi plat nomor menjadi rendah. Kondisi tersebut terjadi pada plat nomor kendaraan pribadi Indonesia. Agar deteksi plat nomor Indonesia menjadi akurat, maka diusulkan untuk menerapkan algoritma adaboost. Dibandingkan dengan metode lain, algoritma adaboost adalah metode terbaik untuk mengatasi masalah yang terjadi pada plat nomor Indonesia.  Algoritma adaboost akurat dalam mendeteksi plat nomor tanpa terikat oleh warna, bentuk, dan ukuran. Akan tetapi, akurasi dari algoritma ini rendah ketika terdapat banyak region palsu pada gambar. Oleh karena itu, diusulkan untuk menambahkan proses reduksi region palsu berupa operasi mathematical morphology di bagian online recognizing algoritma adaboost. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa integrasi algoritma adaboost dan mathematical morphology lebih akurat dalam mendeteksi plat nomor Indonesia. Nilai  precision rate dan recall rate masing-masing dari algoritma adaboost standard adalah 84,44% dan 84,62%. Setelah algoritma adaboost dan mathematical morphology diintegrasikan, nilai precision rate dan recall rate masing-masing naik  menjadi 94,47% dan 92,31%.

 


Full Text:

PDF

References


Abolghasemi, V., & Ahmadyfard, A. (2007). Local Enhancement of Car Image for License Plate Detection. 15th European Signal Processing Conference, (pp. 2179-2183). Poznan.

Anishiya, P., & Joans, S. M. (2011). Number Plate Recognition for Indian Cars Using Morphological Dilation and Erosion with the Aid Of Ocrs. International Conference on Information and Network Technology, (pp. 115-119). Singapore.

Chang, S.-L., Chen, L.-S., Chung, Y.-C., & Chen, S.-W. (2004). Automatic license plate recognition . IEEE Transactions on Intelligent Transportation System, 5(1), 42-53.

Cui, D., Gu, D., Member, IEEE, Cai, H., & Sun, J. (2009). License Plate Detection Algorithm Based on Gentle AdaBoost Algorithm with a Cascade Structure. International Conference on Robotics and Biomimetics, (pp. 1962-1966). Guilin.

Cui, Z., & Xie, M. (2009). A Method for Blue Background White Characters Car License Plate Location. Computer Science and Information Technology, (pp. 393-395).

Dlagnekov, L. (2004). License Plate Detection Using Adaboost. San Diego.

Dupont. (2010, December). Retrieved from Dupont Web site: http://www2.dupont.com/Media_Center/en_US/daily_news/december/article20101208.html

Liu, Y., Cui, L., Shu, J., & Xin, G. (2011). License Plate Location Method Based on Binary Image Jump and Mathematical Morphology. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 259-265.

Sirithinaphong, T., & Chamnongthai, K. (1998). Extraction of Car License Plate Using Motor Vehicle Regulation and Character Pattern Recognition. Proceedings of the 1998 IEEE Asia-Pacific Conference on Circuits and Systems, (pp. 559-562). Chiangmai.

Sulehria, H. K., Zhang, Y., & Irfan, D. (2007). Mathematical Morphology Methodology for Extraction of Vehicle Number Plates. InternationalL Journal of Computers, 1(3), 69-73.

Sun, G., Li, G., Xu, L., & Wang, J. (2009, December). The Location and Recognition of Chinese Vehicle License Plates under Complex Backgrounds. Journal of Multimedia, 4, 442-449.

Suri, P., Walia, E., & Verma, E. A. (2010, Dec). Vehicle Number Plate Detection using Sobel Edge Detection Technique. International Journal of Computer Science and Technology, 1(2), 179-182.

Viola, P., & Jones, M. J. (2004). Robust Real-Time Face Detection. International Journal of Computer Vision, 137-154.

Wu, Y.-W., & Ai, X.-Y. (2008). An Improvement of Face Detection Using AdaBoost with Color Information. ISECS International Colloquium on Computing, Communication, Control, and Management, (pp. 317-321).

Zhang, X., Shen, P., Xiao, Y., & Li, B. (2010). License Plate-Location using Adaboost Algorithm. Information and Automation, (pp. 2456-2461). Harbin.

Zhao, Y., Gu, J., Liu, C., Han, S., Gao, Y., & Hu, Q. (2010). License Plate Location Based on Haar-like Cascade Classifiers and Edges. Second WRI Global Congress on Intelligent Systems, (pp. 102-105).


Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Journal of Intelligent Systems (JIS, ISSN 2356-3982)
Copyright © 2015 IlmuKomputer.Com. All rights reserved.