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基于复合特征BP神经网络算法的车牌识别技术研究
被引量:
1
1
作者
郭磊
吕鑫
《唐山师范学院学报》
2012年第2期56-58,共3页
传统的模板匹配算法对车牌图像的伸缩、倾斜及背景干扰比较敏感,识别效果不理想。提出将对字符进行归一化处理后所提取的点特征与重心特征进行复合,作为BP神经网络算法的输入特征,大大提高了识别率与识别速度。
关键词
BP神经网络
神经元
点特征与重心特征
权值
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职称材料
题名
基于复合特征BP神经网络算法的车牌识别技术研究
被引量:
1
1
作者
郭磊
吕鑫
机构
安阳师范学院计算机与信息工程学院
出处
《唐山师范学院学报》
2012年第2期56-58,共3页
文摘
传统的模板匹配算法对车牌图像的伸缩、倾斜及背景干扰比较敏感,识别效果不理想。提出将对字符进行归一化处理后所提取的点特征与重心特征进行复合,作为BP神经网络算法的输入特征,大大提高了识别率与识别速度。
关键词
BP神经网络
神经元
点特征与重心特征
权值
Keywords
BP neural network
neurons
point feature
barycenter feature
weight
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于复合特征BP神经网络算法的车牌识别技术研究
郭磊
吕鑫
《唐山师范学院学报》
2012
1
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