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利用神经网络识别车辆牌照字符
引用本文:王世文,张颖,张学东,谢元旦.利用神经网络识别车辆牌照字符[J].鞍山科技大学学报,2001,24(1):50-52.
作者姓名:王世文  张颖  张学东  谢元旦
作者单位:鞍山钢铁学院计算机科学与工程学院!辽宁鞍山114002(王世文,张学东,谢元旦),鞍山钢铁学院电子信息与工程学院!辽宁鞍山114002(张颖)
摘    要:由于受光照条件、牌照自身清洁程度等因素影响 ,车牌识别系统往往达不到满意的字符识别率 .结合神经网自适应的特点 ,本文利用基于自适应谐振理论 (AdaptiveResonanceTheory ,ART)构成的自组织神经网络进行字符识别 ,给出了算法和实验结果

关 键 词:字符识别  自适应谐振理论  神经网络
文章编号:1000-1654(2001)01-0050-03
修稿时间:2000年10月18日

Vehicle Plate Recognition Using Neural Network
WANG Shi-wen ,ZHANG Ying ,ZHANG Xue-dong ,XIE Yuan-dan.Vehicle Plate Recognition Using Neural Network[J].Journal of Anshan University of Science and Technology,2001,24(1):50-52.
Authors:WANG Shi-wen  ZHANG Ying  ZHANG Xue-dong  XIE Yuan-dan
Institution:WANG Shi-wen 1,ZHANG Ying 2,ZHANG Xue-dong 1,XIE Yuan-dan 1
Abstract:A satisfactory recognition rate can not be obtained sometimes because of some factors affected by light conditions and plate's cleanness in vehicle recognition systems.In this paper,an approach is presented to recognize vehicle characters based on adaptive neural network constructed by ART,combined with the neural network's adaptive feature,which effectively improves recognition rate.
Keywords:character recognition  ART  neural network  
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