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482.
483.
基于SVM的车牌字符分割和识别方法 总被引:6,自引:1,他引:6
文章研究了车牌识别系统中的字符分割和识别技术.提出一种投影法粗分割结合先验知识后处理的字符分割方法,该方法简单、容易实现,取得了很好的分割效果.对于字符识别,本文采用SVM(Support Vector Ma-chine)方法,并根据车牌字符特征将子分类器分为四组,提高了识别率、缩短了训练时间,实验表明,用该方法识别车牌字符具有较高的识别率和识别速度,并避免了神经网络局部极值等问题. 相似文献
484.
基于图像分解的车牌定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对车牌图像背景复杂和定位准确率低的问题,提出基于图像结构纹理分解的车牌定位方法。将图像中的小尺度细节分到纹理图,车牌部分划分到结构图,从而去除噪声,再结合边缘检测和形态学方法对结构图进行车牌定位。结果表明,该方法可以显著提高车牌定位的准确率。 相似文献
485.
486.
为了进行车牌字符的有效识别,提出了一种分级径向基函数神经网络的车牌识别算法,识别网络由两级构成,一级径向基神经网络用于汉字、字母、混合和数字的粗分类;二级子网用于对字母网络、混合网络和数字网络内部易混字符再进行精确识别。实验结果表明,提出的方法有效地提高了识别的精度,而且平均运行时间减少。 相似文献
487.
对AdaBoost算法作了详细的分析:AdaBoost是一种有效的分类器组合方法,他用某个分类算法生成一系列的基分类器,每个基分类器的训练依赖于在其之前产生的分类器的分类结果,基分类器在训练集上的错误率用于调整训练样本的概率分布,最终分类器通过单个基分类器的加权投票建立起来。最后将该算法应用于车牌照的汉字识别,对识别效率有大幅度提高。 相似文献
488.
提出一种基于SVM(支持向量机)和ANN(人工神经网络)的车牌定位与识别算法,并使用OpenCV库有效实现。首先将灰度空间和HVS色度空间进行结合,在Sobel边缘提取基础上,进行自适应阈值下的二值化处理,通过对轮廓外接矩形的面积和长宽比初步定位车牌位置,然后利用SVM线下学习的方法更加精确的定位车牌位置。并采用寻找连通域有效外部轮廓的方法进行字符分割,最后对汉字位置、英文位置、数字位置和英文数字混合位置分别使用ANN方法进行字符识别。实验证明,该方法定位准确率和字符识别率高,可以有效应用于多种场合。 相似文献
489.
490.
SVM在车牌字符识别中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
采用支持向量机方法实现车牌字符识别.根据车牌字符排列特征,构造了汉字、数字、字母、数字 字母4个最佳分类器,通过车牌字符的序号对每个字符进行对应识别,再将识别结果组合得到车牌号码.实验结果表明该方法具有较高的车牌字符整体识别率,达到了98.33%,识别时间仅为15ms,能够满足实际应用. 相似文献