Enhanced Particle Swarm Optimization-Based Models And Their Application To License Plate Recognition - Samma, Hussein Salem Ali (2016)
Model pengecaman corak memainkan peranan yang penting dalam banyak aplikasi dunia sebenar seperti pengesanan teks dan pengecaman objek. Pelbagai kaedah termasuk model Kecerdikan Berkomputer (CI) telah dibangunkan untuk menangani masalah pengecaman corak berasaskan imej. Tertumpu kepada model CI, penyelidikan ini mempersembah model berasaskan pengoptimuman kawanan zarah (PSO) yang cekap serta aplikasinya untuk pengecaman lesen plat. Pertama, model Pengoptimuman Kawanan Zarah Memetik berasaskan pengukuhan pembelajaran yang baharu (RLMPSO) diperkenalkan. Masalah pengoptimuman penanda aras digunakan untuk menilai prestasi RLMPSO, dan kaedah bootstarp digunakan untuk menilai keputusan secara statistik. Kedua, RLMPSO disepadukan dengan mesin Penyokong Vektor Kabur (FSVM) untuk merumuskan model RLMPSO-FSVM yang cekap. Secara khusus, RLMPSO-FSVM terdiri daripada gabungan pengelas linear FSVM yang dibina menggunakan RLMPSO untuk melaksanakan penalaan parameter, pemilihan ciri, serta pemilihan contoh latihan. Untuk menilai prestasi model RLMPSO-FSVM yang dicadangkan, pangkalan data imej penanda aras digunakan. Ketiga, model dua-peringkat RLMPSO-FSVM dicipta untuk mempertingkatkan lagi kecekapan. Ia mengandungi peringkat pengecaman global dan peringkat pengesahan tempatan. Peningkatan model RLMPSO turut diperkenalkan dengan memasukkan operasi carian tambahan. Model RLMPSO yang (ERLMPSO) dipertingkatkan terdiri daripada tiga lapisan, iaitu lapisan global dengan empat operasi carian, lapisan tempatan dengan satu operasi carian, dan lapisan berasaskan komponen dengan dua belas operasi carian. Akhir sekali, model dua-peringkat ERLMPSO-FSVM yang dicadangkan telah digunapakai dalam masalah Pengecaman Plat Lesen Kereta Malaysia (VLPR) yang sebenar. Kadar pengecaman setinggi 98.1% telah diperoleh. Keputusan ini mengesahkan keberkesanan model dua-peringkat ERLMPSO-FSVM yang dicadangkan dalam menangani masalah pengecaman plat lesen.