Reconocimiento de Placas basado en Modelos Ocultos de Markov

Ponente(s): Gustavo Portillo Ramírez, Hugo Adán Cruz Suárez

El desarrollo de sistemas de reconocimiento de imágenes ha permitido que las máquinas lleven a cabo tareas que consideramos sencillas, pero que en la actualidad son de suma importancia, por ejemplo, ¿Cómo sería la vida sin un detector de código de barras o sin un lector de huellas dactilares? En el campo de las aplicaciones de transporte inteligente, la detección y reconocimiento automático de placas a partir de imágenes fijas o secuencias de videos es un tema destacado de la tecnología de visión por computadora y reconocimiento de patrones ya que es una tarea importante en el transporte y la vigilancia que tiene usos prácticos y relevantes como lo es aplicar la ley de tránsito, detección de vehículos robados, control de flujo de tránsito. En este trabajo se revisan las etapas teóricas para llevar a cabo el reconocimiento de placas y se proponen dos algoritmos, el primero ayuda a ubicar la región de la placa dada la imagen de un auto. Mientras que el segundo realiza el reconocimiento de caracteres de la placa. El reconocimiento de los caracteres se realiza con ayuda de los Modelos Ocultos de Markov.