应用两级分类实现车牌字符识别

在分析特征提取方法的基础上,提出了一种模拟人类智能的两级分类识别算法。第一级采用描绘字符整体信息的统计特征,利用SVM分类器进行识别;第二级采用描绘字符细节信息的结构特征,依据决策表区分形近字符,使车牌中形近字符的识别率得到提高。算法对提取的统计特征值进行了优化调整,使其有效地克服了字符偏移的影响,并引入可信度评判机制,使SVM分类器的性能得以提高。