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作者将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别．算法首先采用Gabor变换和外围轮廓结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数，然后采用提取的特征训练SVM分类器，再应用SVM分类器分类和判别车牌字符．实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果，较强的鲁棒性，较大的应用价值．
基于支持向量机的车牌字符识别
【摘 要】
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作者将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别．算法首先采用Gabor变换和外围轮廓结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数，然后采用提取的特征训练SVM分类器，再应用SVM分类
【机 构】
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四川大学电子信息学院图像信息研究所,东方锅炉集团（股份）有限公司技术中心
【出 处】
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四川大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2009年4期
【基金项目】
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教育部重点项目（107094）
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