Optimized Two-Stage Ensemble Model for License Plate Recognition

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2018, 2018

6139914353 / 9786139914357

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Pattern recognition models play an important role in many real-world applications such as text detection and object recognition. Numerous methodologies including Computational Intelligence (CI) models have been developed in the literature to tackle image-based pattern recognition problems. Focused on CI models, this research presents efficient Particle Swarm Optimization (PSO)-based models and their application to license plate recognition. Firstly, a new Reinforcement Learning-based Memetic Particle Swarm Optimization (RLMPSO) model is introduced. Then, RLMPSO is integrated with the Fuzzy Support Vector Machine (FSVM) to formulate an efficient two-stage RLMPSO-FSVM model. Specifically, two-stage RLMPSO-FSVM comprises an ensemble of linear FSVM classifiers that are constructed using RLMPSO to perform parameter tuning, feature selection, as well as training sample selection. Finally, the proposed two-stage RLMPSO-FSVM model is applied to a real-world Malaysian vehicle license plate recognition (VLPR) task. 132 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9786139914357

Título
Optimized Two-Stage Ensemble Model for License Plate Recognition
Autor
Hussein Samma
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2018
Año de publicación
2018
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6139914353
ISBN 13
9786139914357
Peso del artículo
215 gramos
Dimensiones
220x150x8 mm

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