【摘 要】
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汽车牌照类型的判别是牌照识别系统(LPR)中的一个重要步骤。为有效进行车牌分类,本文提出一种基于V-最优直方图的KNN分类方法。首先根据车牌反色信息将多分类问题转化为二分
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1204617);河南省科技攻关项目(122102310303);河南工业大学博士基金资助项目(2010BS009)
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汽车牌照类型的判别是牌照识别系统(LPR)中的一个重要步骤。为有效进行车牌分类,本文提出一种基于V-最优直方图的KNN分类方法。首先根据车牌反色信息将多分类问题转化为二分类问题以简化并提高算法的效率;然后在HSV(色调-饱和度-明度)颜色空间中提取牌照图像的三阶颜色矩特征,利用KN N分类器实现对简化后所得二分类问题的判别;采用V-最优直方图方法降低KNN算法的计算复杂度,进一步提高分类算法的执行效率。在真实数据集上和其他方法进行对比实验,结果表明本算法具有较好的分类性能。
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