基于模板匹配的车牌字符识别算法研究

针对车牌识别中的字符识别问题,提出了一种改进的模板匹配方法,首先把字符模板根据某种特征进行粗分类,特征类似的分到同一组,识别时首先提取字符的这种特征,根据特征提取相应分组的模板进行匹配,最后给出识别结果。     

基于FPGA的车牌识别算法研究

车牌自动识别系统在实现智能交通系统方面发挥着重要作用,整个系统包括车牌定位、字符分割和字符识别三部分.本设计先确定车牌在获取图像中的具体位置,从而把车辆牌照定位出来,进而对车牌用局部投影的方法进行字符分割,最后采用模板匹配法进行车牌字符的识别.本文提出的方法具有实时采集视频图像,车牌定位准确,分割及识别效率高的优点.     

基于模板匹配的车牌字符识别算法实现

模板匹配法在汽车牌照自动识别中已得到广泛应用。本文在模板匹配法的基础上,采用了特征区域模板匹配法,并且改进了匹配系数的求法。应用该法取得了满意的效果,提高了识别率。     

一种模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法

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。     

基于边界模板匹配算法的集装箱箱号识别

为了解决集装箱箱号识别精度差、速度慢的缺点,提出了一种新的识别方法.该方法从字符的边界信息中抽取出其特征向量并利用模板匹配法完成字符的初步识别.然后通过大量的实验确定易混淆的字符集,再利用这些字符的独有特征加以区分识别.实验结果表明此算法不但减少了运算量,而且提高了识别速度和精确度.     

改进特征的车牌识别算法

由于光照不均、倾斜、模糊、字符笔画粗细不均匀、切分位置偏差因素,现有车牌识别算法的最终字符识别正确率较低。对现有几种BP字符识别算法所选取的输入特征进行改进和融合,作为BP神经网络的输入,以提高识别的准确度。通过对大量样本仿真实验,证明新特征很好地保留了字符的纹理信息,提高了BP网络对畸异字符的适应性,同时提高了综合识别率,有较高的实用价值。     

一种有效的车牌字符识别法——模板匹配—特征点匹配相结合的车牌字符识别法

汽车车牌字符的识别是车牌自动识别系统中的最后一个环节,采用模板匹配—特征点匹配相结合的车牌字符识别法有效地利用了传统模板匹配法方法简单的特点,同时利用特征点匹配的方法克服了其对图像质量要求很高的缺点,最后结合车牌的语法校验使得正确率和适应性都得到提高,取得比较好的效果。     

基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法

为提高车牌字符分割的准确率,提出了一种基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法. 对单层车牌,根据车牌结构特征建立多尺度模板作用于车牌候选区域,通过投影得分估计出最佳模板对应的尺度和位置信息;对双层车牌,使用部件模型对双层车牌进行建模,双层车牌的上层字符区域和下层字符区域分别对应部件模型的一个部件,通过多尺度的模板匹配得到上下层部件的候选集合,利用部件模型中部件之间的几何约束得到最终的车牌字符分割结果. 实验结果表明,所提出的方法可以有效进行单/双层车牌的字符分割.      

基于并行特征匹配的车牌定位与识别算法

针对智能交通系统中车牌定位速度慢,信息识别准确度低的问题,提出了一种高性能的车牌定位及字符识别算法.进行车牌图像预处理,在彩色图像中搜索边缘密度快速突起的矩形域,在搜索后的矩形区域内采集相似走向的双边曲线,筛选出双边走向具有突出相似特征的区域,以此定位出包含字符的真实车牌区域,通过改进的神经网络模型进行多模板同位权值匹配,将待匹配模板逐层剔除,接着进行相似模板的异位权值匹配,准确识别出车牌图像里的字符信息.该算法抓住了车牌的矩形特征和字符具有的并行双边走向的重要特点,利用新型的同异位并行模板剔除方法,提高了车牌定位的速度和字符识别的准确度.     

基于置信度分析和特征融合的车牌识别研究

利用车牌识别技术来管理车辆已成为现实,针对车牌识别时间长等提出了一种基于置信度分析的加速算法;同时为提高车牌识别精度,对BP网络进行了优化及改进;通过实际试验,识别率在90%以上,基本达到理想效果.     

基于差分投影与优割字符的车牌字符分割

针对车牌字符分割提出一种基于差分投影与优割字符的车牌字符分割算法.该方法利用水平差分投影图进行倾斜校正和水平切割,使得倾斜校正和水平切割同时进行,在降低算法的复杂度的同时提高了水平定位精确度.然后,结合垂直投影和连通域算法寻找车牌的优割字符,生成滑动的分割模板进行字符的垂直分割,有效地解决了字符粘连、断裂情况下字符识别问题.实验证明该方法分割速度快,分割质量好,对于模糊车牌识别具有自学习品质和很强的抗干扰性能.     

基于活动模板的汽车牌照字符快速切分方法

根据蓝黑车牌的字符排列规则,提出了一种基于活动模板的蓝黑汽车牌照字符切分方法.该方法采用活动模板进行水平坐标的切分,再进一步采用双直线拟合的办法修正各个字符的垂直坐标.试验结果表明该方法对蓝黑车牌的字符切分具有较高的精确度,且满足实时性要求.     

灰度图像匹配的快速算法

分析了传统的模板匹配算法 ,提出了一种新的基于投影的快速模板匹配算法 .该算法对图像计算一维投影 ,并将投影数据差分转化为描述图像特征的字符串 ,在快速字符串匹配的基础上 ,进行归一化的相关计算 ,既保证了匹配效果 ,又提高了匹配速度 .实验结果表明 ,这是一种有效的新算法     

基于改进的投影方法的车牌图像字符分割

提出了一种用于车牌识别系统中的基于改进的投影方法的字符分割方法.该方法利用数学形态学与投影相结合的方法进行车牌字符分割,首先利用数学形态学突出车牌字符区域特征,然后利用水平投影除去上下边界,用垂直投影突出单个字符区域,再结合车牌固有特征等先验知识最终分割出字符.实验结果表明:该方法实现简单,分割质量好、效率高,便于下一步的字符识别.     

基于CAGH检测和投影法的车牌定位算法

提出了一种基于CAGH算法和投影法进行车牌定位的方法。CAGH基于梯度幅度直方图和类内方差进行边缘提取,先分析经“非最大梯度抑制”后的梯度幅度直方图的特征,确定边缘集中区域,再通过类内方差确定梯度阈值,并利用该阈值确定边缘。然后利用投影算法在其所得边缘图像中寻找车牌的左右边界和上下边界,结合图像灰度序列与单位矩形的互相关函数定出车牌的位置,为进一步精确车牌定位以及字符识别打下基础。     

基于数学形态学和垂直投影的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的关键环节。根据车牌固有特征,利用数学形态学和垂直投影技术相结合进行车牌定位。该方法可以有效地去除车牌附近噪声的干扰,进而准确定位出真正的车牌区域,对有部分字符遮挡的车牌也能较好地定位,具有实际应用价值。     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

基于SVM的车牌字符识别算法研究

SVM可在训练样本很少的情况下获得很好的分类推广能力。首先分析了用多类SVM算法对车牌中的字符进行识别时存在不可区分的区域问题和采用模糊SVM算法解决该问题的办法,然后讨论了字符特征的提取方法,并根据我国车牌字符的特点分别设计了汉字、字母、数字、字母/数字4个基于模糊多类SVM的字符分类器。最后在MATLAB环境下,采用径向基核函数对算法进行学习训练。实验测试结果表明,该方法可以很好的提高字符识别的速率和效率。     

基于字符角点信息的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别的基础．文中提出了一种准确快速的车牌定位方法．该方法利用三级阈值,由粗到细,首先剔除大量非角点像素,提高角点的定位速度,用大阈值突出显示车牌区域的角点,再根据车牌纹理的角点特性,利用滑动窗粗选车牌区域,然后对粗选车牌区域用小阈值,对车牌区域进行精确定位．试验证实该方法的车牌定位准确率达到98％,平均耗时约20ms．