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1.
车辆牌照字符识别   总被引:15,自引:0,他引:15  
介绍了一个牌照字符识别系统的字符串图像提取部分和字符识别部分 .前者采用基于纹理的分割阈值选取方法 ,即先对牌照图像进行纹理分析 ,然后对取得的直方图采用模式识别中的最大最小准则决定分割阈值 ,其效果优于传统的直方图方法 .后者采用多个简单识别器融合方法进行字符识别 .这一方法根据不同类型识别器的特性 ,采用串、并联混合的方案将它们组合在一起 .与单一识别器相比 ,不仅大幅提高了识别率而且缩短了识别耗时 .这一系统对牌照汉字、数字和字母的识别率均大于 96%,总的牌照识别率为 82 %.  相似文献
2.
一种模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法   总被引:15,自引:0,他引:15  
提出了一种基于模板匹配和神经网络的车牌识别方法。该方法集成了模板匹配识别车牌字符和神经网络识别车牌字符的优势,可有效地提高车牌字符的识别率、识别速度和识别系统的泛化能力。实验结果表明:大多数情况下,该方法的识别率超过90%,识别时间不超过1200ms,能有效地识别各种车牌中的字符,满足实际系统的要求。  相似文献
3.
数字图像处理应用于车辆牌照识别的研究   总被引:12,自引:0,他引:12  
探讨了将数字图像处理技术应用于机车车辆牌照识别的基本方法.在图像预处理部分,选用灰度差倒数加权平均算法对源图像进行滤波处理;应用分段线性变换算法增强图像对比度.通过边缘检测算法对车辆牌照进行准确地定位及对文字进行分割,完成对车牌上的字符的识别是利用各个字符的图像和字体的特征值,对其中每个字符进行有效、准确的识别.  相似文献
4.
一种复杂背景下的多车牌图像分割与识别方法   总被引:11,自引:1,他引:10  
提出一种复杂背景下的多车牌图像分割和知识方法,采用统计和特征匹配相结合的方法去除待识别图像中的背景,提取可能存在车辆的区域;分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测,并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割,包括车牌倾斜时的字符分割,使用PCA和BP神经网络相结合的方法精确识别车牌,实验结果表明,该方法对复杂背景下多车牌的分割和识别是有效的。  相似文献
5.
图像处理与汽车牌照识别   总被引:10,自引:1,他引:9  
在图像处理技术的基础上,对系统设计的关键环节如汽车牌照的定位与分割、光学字符的识别提出自己的看法,并借鉴已经成熟的数字图像处理技术来进行快速高效的汽车牌照识别。  相似文献
6.
基于神经网络的机动车号牌字符识别   总被引:7,自引:1,他引:6       下载免费PDF全文
以定位、 分割后的机动车号牌字符为研究对象. 首先, 对机动车号牌图像进行大小、 灰度方差、 灰度均值的标准化处理. 其次, 根据机动车号 牌字符的特点, 抽取字符3种不同的特征, 构造3个BP神经网络对机动车号牌字符进行识别. 并根据字符在机动车号牌中所处位置的差异, 在每个BP神经网络中构造4种不同的子网络分 别进行训练和识别. 最后, 每个BP神经网络的输出通过加权求和的组合方式得到最终识别结 果. 在组合各网络输出前, 采用对字符图像求取局部二阶差分值的方法, 将字形相近的字符 进行再分类, 从而有效地降低误识率. 通过分析实验结果, 表明本算法在机动车号牌识 别应用中达到了理想的识别效果.  相似文献
7.
字符识别在车牌识别中的应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
介绍了一种识别车牌中汉字字符的方法,它包含了车牌的定位,预处理,字符识别等几个重要环节.该识别方法分为2级,粗分类是依据文字的四周面积编码来分类的;单个汉字的识别,是依据文字的全局笔划方向特征来识别的,由于此识别方法简单,识别速度较快,故识别效果理想,  相似文献
8.
从工程图中分离和识别字符模式的技术   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出了一种内、外边缘的快速检测方法分离工程图中的字符模式.该方法具有很高的可靠性,可分离手写或印刷体的英文、法文、德文、俄文、希腊字母、阿拉伯数字和汉字.对于字符识别,采用了Hopfield人工神经网络模型,并引入了“半优化”学习算法替代传统的Hebb学习算法,获得了较好的效果.  相似文献
9.
基于正交混合Gauss模型的脱机手写数字识别   总被引:6,自引:0,他引:6  
在基于统计方法的脱机手写数字识别中 ,为更加有效地描述特征的类条件概率分布 ,设计出性能优良的 Bayes分类器 ,采用了混合 Gauss模型。为减少模型的参数 ,通常假设各 Gauss分量的协方差矩阵为对角阵。由于各维特征之间统计相关 ,因此需要大量的 Gauss分量才能较好地描述特征的类条件概率分布 ,使得混合模型的阶数较高。为降低模型的阶数 ,采用了正交混合 Gauss模型 ,即先对各类别的特征分别进行 KL 变换 ,再将变换后的特征用混合 Gauss模型来表示。其中混合 Gauss模型的参数可以通过 EM算法进行估计。最后 ,在 NIST (National Institute of Standards andTechnology)手写数字样本集上对该方法的识别性能进行了验证  相似文献
10.
质心层次特征的无约束手写体数字识别   总被引:5,自引:0,他引:5  
光学字符识别(OCR)是模式识别最为成功的应用之一.目前,OCR的研究重点是无约束手写体字符识别.采用了基于字符质心的层次特征对无约束手写体数字进行分类识别.基于字符质心的不均匀分块方法,在一定程度上可以克服无约束手写体数字字形千变万化所引起的不稳定性.层次特征将字符在空间的二维分布转化为一维,特征抽取过程简单,易于实现.将该算法应用于无约束手写体数字的信函分拣系统,单字的平均识别率达97%以上.  相似文献
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