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文中提出一种基于神经网络,利用车牌颜色、字符分布特征来提取车牌的算法。与以前的神经网络定位车牌不同的是,本算法是用二值化后每个8-连接对象作为网络的输入。这样可以减少训练样本数目,有针对性地训练噪音。实验证明本算法对于复杂背景的车牌有较好的提取效果,并且有较快的执行速度和较好的鲁棒性。
基于神经网络和综合特征的车牌定位算法
【摘 要】
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文中提出一种基于神经网络,利用车牌颜色、字符分布特征来提取车牌的算法。与以前的神经网络定位车牌不同的是,本算法是用二值化后每个8-连接对象作为网络的输入。这样可以减少训练样本数目,有针对性地训练噪音。实验证明本算法对于复杂背景的车牌有较好的提取效果,并且有较快的执行速度和较好的鲁棒性。
【机 构】
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中山大学
【出 处】
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计算机技术与发展
【发表日期】
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2008年02期
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