图像处理技术在车牌号识别领域中的算法改进

发布时间：2018-08-04 10:34

【摘要】：针对图像处理技术在车牌号识别领域中的运用,结合目前常用识别方法(模板匹配法、神经网络法和支持向量机识别法)和主要特征提取方式(统计特征提取和结构特征提取)各自的优点,设计出一种多层分支结构的车牌号识别系统,该系统根据不同待识别字符的特征进行分类,然后匹配上对该类特征识别较有优势的特征提取方法和字符识别算法,并提出一种对折识别算法运用其中,通过对字符的分层识别和分支识别,从而达到精确、高效识别的目的,最后通过试验测试和统计分析,证明了该方法在车牌号识别中的优越性。
[Abstract]:Aiming at the application of image processing technology in the field of vehicle license plate recognition, combined with the commonly used recognition methods (template matching method), The advantages of neural network method and support vector machine (SVM) and main feature extraction methods (statistical feature extraction and structural feature extraction) are the advantages of each other. A multi-layer branching structure vehicle license plate recognition system is designed. The system classifies the characters according to the different characters to be recognized, and then matches the feature extraction method and character recognition algorithm which has the advantage of this kind of feature recognition, and puts forward a twofold recognition algorithm to use it. Through the hierarchical recognition and branch recognition of characters, the purpose of accurate and efficient recognition is achieved. Finally, the superiority of this method in the recognition of vehicle license plate is proved by test and statistical analysis.
【作者单位】： 上海应用技术大学电气与电子工程学院;
【基金】：上海市科委项目(15ZR1440700)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2163659