【摘 要】
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针对车牌字符识别中大部分单一特征提取方法在字符识别上的局限性,提出了一种车牌字符多特征提取方法。在经过预处理后的车牌细化字符基础上提取字符4个侧面的笔画特征、拐点
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针对车牌字符识别中大部分单一特征提取方法在字符识别上的局限性,提出了一种车牌字符多特征提取方法。在经过预处理后的车牌细化字符基础上提取字符4个侧面的笔画特征、拐点特征、轮廓累积特征及字符内部像素特征,构建出一个维度较低的特征向量集,然后分别采用支持向量机、K近邻算法、BP神经网络、径向基神经网络对陆丰高速公路实地拍摄的车牌图片进行测试并分别与模板匹配方法、网格法、基于小波矩方法比较,实验结果表明提出的车牌字符多特征提取方法识别率高,鲁棒性好。
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