【摘 要】
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该文的研究重点是基于模式识别的车牌字符识别,通过对模式识别、神经网络、图像处理等分析技术的综合运用和对问题本身特点的详细考察,首先对车牌图像的二值化提出了基于简单
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该文的研究重点是基于模式识别的车牌字符识别,通过对模式识别、神经网络、图像处理等分析技术的综合运用和对问题本身特点的详细考察,首先对车牌图像的二值化提出了基于简单统计法和Robert边缘检测相结合的方法,并辅以数学形态学的知识对车牌二值化图像进行形态滤波,得到易于分割的二值图.接着在字符分割方面主要以投影法为基础利用车牌的特点进行分割.最后,该文还重点提出了利用神经网络与线性感知器两组分类器相结合,提取字符的统计特征和结构特征作为网络的输入,实现了车牌字符的识别,并取得了较高的识别率.该文所采取的识别算法对牌照定位有一定的要求,对字符的的污染、模糊有较强的抗干扰能力,具有大小,位移旋转不变性.系统测试结果表明,如果定位准确而且预处理效果较好的话,车牌字符识别率可达95﹪以上,识别速度为1.0辆/秒,各方面指标已经基本达到实用水平.
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