Implementação e Testes de Sistema de Visão Computacional para o Reconhecimento de Placas de Carros

Abstract

As redes neurais artificiais geralmente são aplicadas na solução de problemas complexos. Em problemas mais desafiadores, ao aumentar o número de neurônios normalmente é possível conseguir uma maior eficiência. Porém, esse aumento deve ser bem planejado, pois a partir de certa quantidade a eficiência tende a cair. Desta forma, este artigo apresenta uma análise da influencia na quantidade de neurônios de uma rede neural, para o reconhecimento de caracteres de uma placa de carro. Os testes realizados utilizaram 49 fotos da parte frontal de carros. O resultado obtido mostra que 30 neurônios são ideais para o reconhecimento dos caracteres da placa, obtendo uma taxa de acerto de 97.5%