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基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法
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摘要
本文提出了一种基于模板匹配和神经网络的车牌识别方法。该方法具有模板匹配识别车辆字符和神经网络识别车牌字符的各自特点,可有效地提高车牌字符识别的识别率,识别速度和识别系统的泛化能力,实验结果表明,该方法车牌字符识别率超过92%,识别时间不超过1200ms,能较好地满足实际系统的要求。
作者
王敏
黄心汉
机构地区
华中科技大学自动控制科学与工程系
出处
《可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)》
2004年第9期96-98,共3页
Programmable controller & Factory Automation(PLC & FA)
关键词
车牌字符识别
模板匹配
神经网络
集成
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
引文网络
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可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)
2004年 第9期
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