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针对现有车牌识别系统效率低的问题,提出了一种改进的支持向量机算法。首先对车牌进行预处理和定位,将每个特征区域构建一个多核心组合。以半定规划求解最佳的权系数。使用改进的半定规划来解决多核学习算法,降低搜索空间。最后构建车牌识别模型。仿真实验表明,该算法效率高,稳定性好。
利用改进的半正定规划的支持向量机识别车牌
【摘 要】
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针对现有车牌识别系统效率低的问题,提出了一种改进的支持向量机算法。首先对车牌进行预处理和定位,将每个特征区域构建一个多核心组合。以半定规划求解最佳的权系数。使用改进的半定规划来解决多核学习算法,降低搜索空间。最后构建车牌识别模型。仿真实验表明,该算法效率高,稳定性好。
【机 构】
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华南师范大学增城学院
【出 处】
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激光与红外
【发表日期】
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2010年05期
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