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基于Gabor方向特征及神经网络的车牌灰度字符图像识别 被引量：4

Car Plate Gray Character Recognition Using Gabor Orientation Features and Neural Networks
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摘要 针对低分辨率灰度车牌号码数字识别问题,提出了一种利用网格技术和Gabor变换直接从灰度图像进行特征提取的新方法,并设计了一种集成型神经网络模型来进行识别,对大量的实验数据进行识别实验得到99.26%的识别率,显示该方法是非常有效的。 No abstract available
作者 金连文 覃剑钊
机构地区 华南理工大学电子与信息学院
出处 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第20期32-33,153,共3页 Computer Engineering
基金 国家自然科学基金资助项目(60275005) 广东省自然科学基金资助项目(011611 020828) Motorola国际合作研究基金资助项目(D84110)
关键词 Gabor特征提取 车牌号码字符识别 集成神经网络 智能交通系统 Gabor features extraction Plate number character recognition Integrated neural networks Intelligent transport system(ITS)
分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献14

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同被引文献18

引证文献4

二级引证文献9

计算机工程
2004年 第20期

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