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基于填充函数法训练BP神经网络的车牌字符识别算法
被引量:
9
1
作者
徐应涛
陆福宏
张莹
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009年第5期59-61,共3页
字符识别是车牌识别系统的一个关键问题。常用方法收敛速度慢,易陷入局部最优,用全局优化填充函数法训练BP神经网络的车牌字符识别算法可以跳出当前局部极小点,得到一个更低的极小点,重复此过程得到全局极小点,从而提高算法全局寻优能...
字符识别是车牌识别系统的一个关键问题。常用方法收敛速度慢,易陷入局部最优,用全局优化填充函数法训练BP神经网络的车牌字符识别算法可以跳出当前局部极小点,得到一个更低的极小点,重复此过程得到全局极小点,从而提高算法全局寻优能力。实验表明,该算法具有识别率高、识别速度快、车牌定位准确的特点,取得良好的运行效果。
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关键词
车牌识别
字符识别
填充函数
BP神经网络
智能交通监控集成系统
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职称材料
题名
基于填充函数法训练BP神经网络的车牌字符识别算法
被引量:
9
1
作者
徐应涛
陆福宏
张莹
机构
浙江师范大学数理与信息工程学院
金华市公安局
上海大学理学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009年第5期59-61,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(10571116)
文摘
字符识别是车牌识别系统的一个关键问题。常用方法收敛速度慢,易陷入局部最优,用全局优化填充函数法训练BP神经网络的车牌字符识别算法可以跳出当前局部极小点,得到一个更低的极小点,重复此过程得到全局极小点,从而提高算法全局寻优能力。实验表明,该算法具有识别率高、识别速度快、车牌定位准确的特点,取得良好的运行效果。
关键词
车牌识别
字符识别
填充函数
BP神经网络
智能交通监控集成系统
Keywords
license plate recognition
character recognition
filled function
BP neural network
integrated intellectual traffic supervision system
分类号
O221 [理学—运筹学与控制论]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于填充函数法训练BP神经网络的车牌字符识别算法
徐应涛
陆福宏
张莹
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009
9
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