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基于联合HOG特征的车牌识别算法
被引量:
22
1
作者
殷羽
郑宏
+1 位作者
高婷婷
刘操
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第2期476-481,共6页
为解决车牌中汉字识别未考虑汉字结构特征的问题,提出联合方向梯度直方图特征(HOG)结合支持向量机(SVM)的车牌识别算法。将灰度图、二值图、16值图的HOG特征在一定的权重下融合为联合HOG特征,使用核主成分分析法(KPCA)对联合HOG特征进...
为解决车牌中汉字识别未考虑汉字结构特征的问题,提出联合方向梯度直方图特征(HOG)结合支持向量机(SVM)的车牌识别算法。将灰度图、二值图、16值图的HOG特征在一定的权重下融合为联合HOG特征,使用核主成分分析法(KPCA)对联合HOG特征进行降维;对汉字和数字字母分别利用支持向量机进行分类,利用交叉验证方法对参数进行优化,得到最优预测模型;利用预测模型预测识别结果。实验结果表明,相对于传统车牌识别算法,该算法可以应用于复杂环境下的车牌字符识别,车牌识别率提高了10%左右,鲁棒性强且便于硬件实现。
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关键词
车牌识别
联合方向梯度直方图
核主成分分析法
支持向量机
字符识别
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职称材料
题名
基于联合HOG特征的车牌识别算法
被引量:
22
1
作者
殷羽
郑宏
高婷婷
刘操
机构
武汉大学电子信息学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第2期476-481,共6页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20110141110044)
文摘
为解决车牌中汉字识别未考虑汉字结构特征的问题,提出联合方向梯度直方图特征(HOG)结合支持向量机(SVM)的车牌识别算法。将灰度图、二值图、16值图的HOG特征在一定的权重下融合为联合HOG特征,使用核主成分分析法(KPCA)对联合HOG特征进行降维;对汉字和数字字母分别利用支持向量机进行分类,利用交叉验证方法对参数进行优化,得到最优预测模型;利用预测模型预测识别结果。实验结果表明,相对于传统车牌识别算法,该算法可以应用于复杂环境下的车牌字符识别,车牌识别率提高了10%左右,鲁棒性强且便于硬件实现。
关键词
车牌识别
联合方向梯度直方图
核主成分分析法
支持向量机
字符识别
Keywords
license plate recognition
joint histogram of oriented gradients
KPCA
SVM
character recognition
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于联合HOG特征的车牌识别算法
殷羽
郑宏
高婷婷
刘操
《计算机工程与设计》
北大核心
2015
22
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