【摘 要】
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该论文是基于图像处理的相关理论,将计算机视觉与模式识别技术相结合,对车辆牌照识别系统进行了较深入的研究和分析.第一章论述了汽车牌照识别的主要几种应用技术和现阶段的发展动向.在第二章中,分别对车牌识别系统的硬件设计和软件设计进行了简要的介绍.第三章对图像分割的各种方法及特点进行了讨论.第四章分析了字符识别中特征量的提取方法,并对神经网络的构成以及相关的理论进行了讨论,着重分析了神经网络的理论原理和在
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该论文是基于图像处理的相关理论,将计算机视觉与模式识别技术相结合,对车辆牌照识别系统进行了较深入的研究和分析.第一章论述了汽车牌照识别的主要几种应用技术和现阶段的发展动向.在第二章中,分别对车牌识别系统的硬件设计和软件设计进行了简要的介绍.第三章对图像分割的各种方法及特点进行了讨论.第四章分析了字符识别中特征量的提取方法,并对神经网络的构成以及相关的理论进行了讨论,着重分析了神经网络的理论原理和在字符识别中的应用方法.第五章是在前两章的理论基础上,详细介绍了车牌识别系统软件设计的实现方法和实验结果,应用图像分割的理论对车牌进行边缘检测和提取,利用轮廓和投影的方法提取字符的特征,最后用神经网络的方法对所得字符进行识别.由试验所得的结果,该系统能较准确定位、分割车牌并进行识别,系统的性能良好.从中可看出：多种预处理与识别技术有机结合能提高系统识别能力,在有效、实用的原则下将神经网络与人工智能技术相结合将成为模式识别研究的两个重要发展趋势.
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