【摘 要】
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为了解决识别率和识别速度同时提高的难点,将支持向量机(SVM)算法应用于车牌字符识别。通过与无字符特征提取的BP神经网络相比较,在小样本的情况下,该方法的识别率远优于神经
【机 构】
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河北工业大学机器人及自动化研究所,哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室
【基金项目】
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基金申请人:戴士杰;项目名称:基于彩色图象识别视觉伺服跟踪系统研究;基金颁发部门:河北省自然科学基金项目(F2007000118);基金申请人:戴士杰;项目名称:基于粗糙集理论的能源自主机器人视觉跟踪研究;基金颁发部门:机器人技术与系统国家重点实验室开放基金(SKLRS200716);基金申请人:戴士杰;项目名称:面向移动机器人的太阳自动跟踪系统研究;基金颁发部门:河北省教育厅科学研究计划(2
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为了解决识别率和识别速度同时提高的难点,将支持向量机(SVM)算法应用于车牌字符识别。通过与无字符特征提取的BP神经网络相比较,在小样本的情况下,该方法的识别率远优于神经网络,可很好地解决神经网络方法中收敛速度慢、易陷入局部极小的问题。实验结果表明:在训练样本较少且无字符特征提取的情况下,此系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力。
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