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基于字符密度的车牌识别方法研究
被引量：
2
1
作者
赵鹏
赵仲孟
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2011年第1期154-156,共3页
针对车牌识别系统的开发,提出一种基于二值图像的字符识别算法.在该算法中,采用了新的特征向量,字符的水平密度和垂直密度,分类器采用基于误差反响传播的人工神经网络算法(BP神经网络).采用这种方法可提高系统的字符识别率和系统的实时...
针对车牌识别系统的开发,提出一种基于二值图像的字符识别算法.在该算法中,采用了新的特征向量,字符的水平密度和垂直密度,分类器采用基于误差反响传播的人工神经网络算法(BP神经网络).采用这种方法可提高系统的字符识别率和系统的实时性,实验表明此算法非常有效.
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关键词
字符
识别
字符水平密度
字符
垂直
密度
神经网络
下载PDF
职称材料
题名
基于字符密度的车牌识别方法研究
被引量：
2
1
作者
赵鹏
赵仲孟
机构
西安交通大学计算机系
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2011年第1期154-156,共3页
文摘
针对车牌识别系统的开发,提出一种基于二值图像的字符识别算法.在该算法中,采用了新的特征向量,字符的水平密度和垂直密度,分类器采用基于误差反响传播的人工神经网络算法(BP神经网络).采用这种方法可提高系统的字符识别率和系统的实时性,实验表明此算法非常有效.
关键词
字符
识别
字符水平密度
字符
垂直
密度
神经网络
Keywords
character recognition
character horizontal traverse density
character vertical traverse density
neural network
分类号
TP317.2 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于字符密度的车牌识别方法研究
赵鹏
赵仲孟
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2011
2
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职称材料
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