基于深度学习的车牌相似字符识别

发布时间：2018-06-13 01:26

  本文选题：深度学习 + 深度卷积神经网　； 参考：《计算机科学》2017年S1期

【摘要】：针对车牌相似字符难以识别的问题,提出了基于深度学习的特征提取和识别方法。该方法首先对字符图像进行归一化处理;然后以归一化后的图像为输入,构建5层深度网络对相似字符由低层到高层的特征表达。在激励函数定义上采用对字符边缘特征敏感的卷积函数,从而能够对相似字符的局部差异进行分析。在实验部分与支持向量机(SVM)算法的分类效果进行比较,结果表明所提算法的识别率提高了5%。
[Abstract]:Aiming at the problem that similar characters of license plate are difficult to recognize, a method of feature extraction and recognition based on depth learning is proposed. The method firstly normalizes the character image, and then constructs a five-layer depth network to represent the similar characters from the lower to the higher level, taking the normalized image as the input. In the definition of excitation function, convolution function which is sensitive to character edge features is used to analyze the local differences of similar characters. The experimental results show that the recognition rate of the proposed algorithm is improved by 5% compared with the support vector machine (SVM) algorithm.
【作者单位】： 浙江工业大学计算机科学与技术学院;
【基金】：浙江省自然科学基金(LY15F020024) 浙江省文物局项目(2014014)资助
【分类号】：TP18;TP391.41

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本文编号：2012005