【摘 要】
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将支持向量机（SVM）引入到复杂条件下运动车辆牌照字符的识别中。回顾了车牌识别研究的现状，简要介绍了SVM的基本原理，比较了SVM算法和神经网络算法在车牌字符识别上的优劣；提出了
【基金项目】
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河南省杰出人才创新基金项目(0221000200)
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将支持向量机（SVM）引入到复杂条件下运动车辆牌照字符的识别中。回顾了车牌识别研究的现状，简要介绍了SVM的基本原理，比较了SVM算法和神经网络算法在车牌字符识别上的优劣；提出了采用基于先验知识的二叉树结构组合多个二值分类支持向量机来解决车牌字符的多类识别问题。在实验中采用了LibSVM训练软件，针对车牌汉字的小字符集进行了仿真，同时与神经网络分类方法进行了比较。实验结果表明该方法的汉字识别率较高，在小字符集车牌汉字识别中具有较强的实用性。
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