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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. 相似文献
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一种自适应神经网络的信号盲分离及实验 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍一种提高收敛速度的基于自适应在线学习的盲信号分离算法,以Kullback-Leibler散度作为代价函数,运用随机梯度下降导出算法,在估计分离矩阵的同时更新学习率。实验证明,该算法对于混合图像信号能够有效地分离,利用自适应学习参数提高了盲信号分离的收敛速度及算法性能,结果证实了算法的有效性。 相似文献
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