Reconocimiento de placas basado en modelos ocultos de Markov

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2021-03
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"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? La base del reconocimiento de imágenes es el reconocimiento de patrones de imágenes, donde pensamos en un patrón como una disposición espacial de características. Una clase de patrón se define como un conjunto de patrones que tienen propiedades en común, de esta manera, dado un conjunto de patrones cuya clase se desconoce, el trabajo de un sistema de reconocimiento de patrones es asignar una etiqueta de clase a cada uno de los patrones de entrada. 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, etc."
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