基于VB的车牌识别系统的研究与实现

车牌识别是智能交通系统中比较热门的研究课题,本文着重对图像获取和车牌识别部分进行研究,并结合数据管理给出一个基于VB的车牌识别系统实现方案.     

基于字符组合特征及BP神经网络的车牌汉字识别

提出了一种车牌汉字识别方法.该方法基于统计特征中的投影特征将车牌汉字根据结构特征进行粗分类,对于粗分类结果建立不同的BP神经网络分类器,训练完毕后,以MATLAB为软件平台,利用网络参数对车牌汉字进行分类识别.结果表明,该方法对车牌汉字识别有效,识别率高.     

基于深度学习的车牌识别技术研究

近年,随着家用车辆的不断增多,交通管制已成为当前国家亟待解决的一个重要问题.考虑到传统车牌识别系统识别率低的缺陷,本文针对车牌图像识别方面提出了一种基于深度学习卷积神经网络的车牌识别技术.实验表明,通过该方案进行的车牌识别在识别率和实用方面都具有较高的价值.     

基于粒子群优化的车牌识别算法研究

针对环境噪声严重影响车牌的识别问题,基于字符特征向量和粒子群优化设计一种车牌识别算法。借助垂直投影法、自适应阈值方案、方向梯度直方图法等,对车牌字符进行分割和提取字符的特征向量。依据字符特征向量样本和支持向量机建立字符识别准确率模型,并基于粒子群优化算法建立求解该模型的车牌识别算法。比较性的数值实验显示,该算法能有效提升车牌识别的准确率,且字符特征向量对车牌识别有极大影响。     

基于Directshow的视频抓图在车牌识别系统中的应用

介绍了Directshow的基本原理和运动目标的检测方法,然后针对车牌识别中背景的不固定性提出了如何利用背景重建和背景差分法检测视频流中的运动车辆的方法.最后给出了基于Directshow的视频抓图在车牌识别系统中的具体实现方案和代码,为下一步进行车牌识别奠定了基础.     

基于改进倾斜校正算法的车牌识别技术

随着计算机图像处理技术的发展,车牌识别已经成为计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用领域之一,车牌识别技术在智能交通系统中显得尤为重要.基于改进倾斜校正算法的车牌识别的算法,对含有车辆牌照的图片进行图像滤波、图像增强、车牌定位、车牌的字符分割和字符识别.对车牌定位技术和车牌倾斜校正技术进行改进,以应对复杂的环境变化.实验表明,车牌的识别率有明显的提升.     

基于MFS方法的车牌字符识别

在车牌识别(LPR)系统的实现过程中,最关键的部分就是车牌区域的定位及矩形区域内的字符识别,在国内外对车牌区域定位问题研究的基础上,运用分形理论对车牌矩形区域内的字符识别问题进行深入研究,提出一种基于MFS (Modified Fractal Signature)和图像重心的新的识别算法,并在此基础上对其平移不变性及抗噪能力进行实验分析,取得了较为满意的结果,结果表明该方案可行有效.     

基于Gabor特征和协同神经网络的车牌识别方法

研究了车牌字符识别问题,针对车牌识别系统易受天气及光照变化影响的实际应用,将Gabor特征和协同神经网络应用在车牌字符识别中,提高了识别率.首先对车牌字符进行二值化和切分,然后利用Gabor滤波器提取车牌字符的特征参数;再利用协同模式训练特征参数,进而得出训练样本;最后根据协同神经网络进一步识别车牌字符.通过大量仿真实验表明,该方法在不同场景、光照条件下,与传统方法相比,识别率有了较大改进,该方法在车牌识别领域有较强的实用性.     

基于灰度跳变与形态学的车牌定位法

车牌定位是车牌识别系统的关键步骤,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.提出了一种基于灰度跳变与形态学的定位方法.对于车牌候选区的二值图像,根据车牌的水平分布特点,从长宽之比、面积之比等多个方面进行综合分析,从而可以更加精确地对车牌进行识别.实验验证表明,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率.     

小区车牌识别系统研究与设计实现

本文详细介绍了车牌识别中的车牌定位、车牌倾斜度校正、车牌字符分割及识别的具体方法及实验结果.并对小区车辆的管理进行了研究和设计,此软件系统能够对小区车辆实现正常的信息管理.     

交错群A_5的新刻画

利用在不同的共轭类上取值均不相同的特征标的个数刻画了A_5.60阶群除了A_5外均可解.主要通过对所有60阶可解群的结构以及它们的特征标的性质进行分析,得出在各个60阶可解群的特征标中,满足在不同的共轭类上取值均不相同这一条件的特征标的个数均不为2.最后分析了A_5的特征标性质,得出只有A_5是满足条件的60阶群.采用由特殊到一般以及一一排除的方法,证明了如果一个有限群G,其阶为60,并且满足在G的所有不可约特征标中,恰好存在两个不可约特征标,使得这两个特征标在不同的共轭类上均为不同的取值,则这个群一定同构于A_5.     

两种基于空间域聚类分析的彩色图像分割方法比较

综合研究了基于空间域聚类分析的图像分割方法 ,针对彩色显微颗粒图像特征 ,选择了两种阈值分割法———最大类间方差分割法和模糊聚类分割法 ,并对其进行了推广以应用于彩色图像分割。在详细分析各种彩色特征的前提下 ,通过选择合适的正交彩色特征量I1、I2和I3,成功地进行了两类彩色显微颗粒图像分割和目标提取。算到表明 :两种方法的提取精度相当 ,而最大类间方差法的计算速度明显要快 ,因此较模糊聚类分析法更为简洁有效     

基于SEART网和模糊相似测量的手写汉字预分类法

提出了一种手写汉字预分类的新方法.该方法分2步进行,首先采用有监督的扩展ART神经网络(SEART)产生一定数量的预分类组,然后通过模糊逻辑处理将各组字符分别转换成基于非线性加权函数的模糊样板,并通过基于模糊相似测量的匹配算法、相似性测量样板的分级分类进行预分类.测试结果表明,该方法效果良好,预分类正确率达到98.19%.     

基于子笔划的手写体汉字识别

该文给出一种汉字子笔划的提取方法 ,较好地解决了因子笔划相交 ,使提取的同类字符子笔划不稳定问题。引入了字符的固定部件划分方法及特征矩阵的概念。字符部件中包含各类子笔划的位置、长度等信息 ,特征矩阵是这些信息的集中体现。设计了一种新的遗传算法 ,由未知字符一个部件的一类子笔划表示的字符与某类模型的相似度 ,既由与其它 3类子笔划相应的相似度调节 ,又由与周围部件同类子笔划相应的相似度调节。实验表明 ,该手写体汉字识别方法是有效的     

精准营销方法研究

通过对精准营销实践的分析和总结,提出精准营销的初步概念.精准营销运营体系应该由六部分构成;把精准营销的方法归为基于数据库营销的方法、基于互联网的方法、借助他人渠道的方法等三大类;最后提出了精准营销发展的趋势和面临的挑战.     

关于汉字视觉心理尺度评价的有效特征抽取

将汉字的视觉心理尺度这一连续的、无法用物理量直接分析评价的问题进行离散化,利用模式识别的手法加以研究.根据形状知觉尤其是汉字知觉的心理法则,抽取与汉字视觉心理尺度相关的黑点数、一次心距、二次心距等量张成特征空间.调查事先经专家认定在视觉心理上分属于大、中、小三集团的汉字在该特征空间中分布情况.经实验可知该分布有良好的聚类,证实了该特征集对汉字视觉心理尺度分类的有效性.     

四川亚丁自然保护区硅藻植物分类研究

2015年8月,在四川亚丁自然保护区进行硅藻标本采集,利用光学显微镜和扫描电镜对硅藻样品进行观察,共鉴定到81种(含变种),隶属于3纲19科31属,其中中国新记录2属2种:扁圆卵形藻斜缝变种Cocconeis placentula var. klinorahis Geitler、达奥内沙生藻Psammothidium daonense (Lange-Bertalot) Lange-Bertalot,对两个新记录种类的形态特征、生境和分布进行了详细描述.     

浅谈对外汉语教学的“因材施教”

“因材施教”主要是根据学生年龄特征和个别差异给予有的放矢的教学 ,而对外汉语教学对象的复杂性和特殊性 ,决定了对他们的“因材施教”具有更广泛的意义 ,应包括在分班原则、教师选派、教材选用和教法运用等方面予以多方面的考虑。     

有限群实元素和实特征标的若干性质

对有限群的实元素和实特征标性质进行了探讨,证明了奇阶实元素的共轭类长均为2-数的有限群必为可解群.刻画了不可约实特征标均是线性特征标的2-群,并给出了这类群的一个性质.     

基于局域判别基空间能量的特征提取

针对模式识别中如何提取信号有效特征的问题,对信号进行小波包分解,求取小波包局域判别基,提出求取局域判别基的各子空间的能量,形成特征矢量的特征提取方法。利用Fisher准则函数进行特征选择,得到识别特征矢量。在水声模式识别实例中应用此方法提取特征矢量进行分类实验,取得良好的分类效果,验证了该方法的有效性。