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基于SVM混合网络的车牌字符识别研究
被引量:
4
1
作者
王润民
钱盛友
邹永星
《微计算机信息》
北大核心
2007年第34期222-223,259,共3页
本文提出了一种基于SVM混合网络的车牌字符识别方法。首先根据国内车牌字符的排列特点依次构造汉字识别子网、英文识别子网、英文与数字识别子网以及数字识别子网。然后针对英文字符和阿拉伯数字的字体结构具有连通性这一特点,采用形态...
本文提出了一种基于SVM混合网络的车牌字符识别方法。首先根据国内车牌字符的排列特点依次构造汉字识别子网、英文识别子网、英文与数字识别子网以及数字识别子网。然后针对英文字符和阿拉伯数字的字体结构具有连通性这一特点,采用形态学方法进行滤波处理,以减少噪声干扰。预处理后提取字符的小波包系数和矩做为特征量,最后在各个识别子网中采用SVM识别方法对车牌中的汉字、英文字符以及阿拉伯数字进行了识别。实验结果表明,该方法效果良好。
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关键词
字符识别
支持向量机
矩
神经网络
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职称材料
题名
基于SVM混合网络的车牌字符识别研究
被引量:
4
1
作者
王润民
钱盛友
邹永星
机构
湖南长沙湖南师范大学物理与信息科学学院
出处
《微计算机信息》
北大核心
2007年第34期222-223,259,共3页
基金
湖南省自然科学基金资助项目(02JJY2059)
文摘
本文提出了一种基于SVM混合网络的车牌字符识别方法。首先根据国内车牌字符的排列特点依次构造汉字识别子网、英文识别子网、英文与数字识别子网以及数字识别子网。然后针对英文字符和阿拉伯数字的字体结构具有连通性这一特点,采用形态学方法进行滤波处理,以减少噪声干扰。预处理后提取字符的小波包系数和矩做为特征量,最后在各个识别子网中采用SVM识别方法对车牌中的汉字、英文字符以及阿拉伯数字进行了识别。实验结果表明,该方法效果良好。
关键词
字符识别
支持向量机
矩
神经网络
Keywords
character recognition,support vector machines,zernike moments,neural networks.
分类号
TP391.41 [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SVM混合网络的车牌字符识别研究
王润民
钱盛友
邹永星
《微计算机信息》
北大核心
2007
4
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