基于BP人工神经网络的车牌字符识别优化算法

车牌识别是电子警察系统重要的功能模块,字符识别是车牌识别的关键步骤。目前,BP(Back Propagation)人工神经网络因其优越的性能而广泛应用到车牌识别中,但是BP神经网络在局部极值、假饱和、收敛速度缓慢等方面存在着不足。文章针对这些局限性,从网络的层数、节点数、动量项、学习因子方面进行分析和改进,构建了一个优化的BP人工神经网络,进行字符识别。仿真结果表明,该优化的识别算法识别准确率高,具有良好的识别性能。