基于阈值分割和区域生长的车牌识别方法

【目的】改善车牌定位的质量,提高车牌识别的正确率和效率。【方法】联合使用阈值分割和区域生长算法进行车牌定位,使用垂直投影法进行字符分割,并使用字符模板匹配方法实现车牌字符的识别。【结果】基于阈值分割与区域生长的车牌识别方法能准确地识别出车牌号,识别率高,运行速度快。【结论】该方法实时性较好,具有一定的实用价值。     

正交Haar变换的眉毛识别方法

【目的】提高现有眉毛识别方法的识别效率。【方法】采用快速正交Haar变换模板匹配算法(FOHT),设计一种基于正交Haar变换的眉毛识别方法;同时,使用最大标准子模板和自适应阈值解决了FOHT算法只能处理标准模板且需要手动设置阈值的缺陷。【结果】所构建的眉毛识别方法比原方法效率提高约32%。【结论】正交Haar变换的眉毛识别方法实时性强,具有一定的实用价值。     

多数据库中例外模式和高选票模式的挖掘

文章在分析前人算法不足的基础上,提出了一种改进的挖掘多数据库中例外模式和高选票模式的算法,算法分析结果表明改进的算法能更加准确有效地在多数据库中挖掘出潜在的例外模式和高选票模式.