基于改进ICA与v-SVM的车牌识别

提出一种结合改进的基于独立分量分析（ICA）提取算法和基于多层感知器和单向二叉决策树的多类支持向量机分类方法。该算法通过ICA进行字符的特征提取，并利用多类支持向量机分类器完成字符的识别。以对机动车车牌识别实验为倒，实验证明，改进的ICA算法具有更好的稀疏性和更快的收敛速度。用单向二叉决策树将字符图像逐步分类，并引入参数调整环节，实现了绾短字符识别时间并提高识别精度的目的。