基于栈式降噪自编码神经网络的车牌字符识别

发布时间：2017-10-27 04:01

  本文关键词：基于栈式降噪自编码神经网络的车牌字符识别

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【摘要】：为解决复杂自然场景下车牌字符受噪声等影响识别困难的问题,提出一种基于栈式降噪自编码神经网络的车牌识别方法。基于降噪自编码模型重构思想自动提取相关特征,通过使用无监督逐层贪婪预训练和有监督微调的方法对深度自编码神经网络进行训练,对复杂环境下低质量的车牌字符图像具有较好的鲁棒性能。与浅层的机器学习算法、传统栈式自编码神经网络和卷积神经网络相比,栈式降噪自编码神经网络有较好的字符识别性能。基于实际道口电子警察采集的车牌图像测试集的实验结果验证了该方法的有效性。
【作者单位】： 中国矿业大学信息与电气工程学院;
【关键词】： 车牌字符识别 栈式降噪自编码神经网络 重构 逐层贪婪预训练 微调
【基金】：江苏省自然科学基金项目(BK20130207) 江苏省博士后基金项目(1301029C)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言车牌识别系统主要包括车牌定位、字符切割和字符识别3部分。其中,字符识别方法直接决定了识别精度,在车牌识别系统中至关重要。车牌字符识别的方法主要分为两大类:基于几何的方法与基于统计的方法。其中,基于几何的方法主要包括模板匹配法与结构分析法。这类方法虽然有简

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本文编号：1101800