论文部分内容阅读
为了提高车牌上的字符识别准确率,提出一种结合支撑矢量机(SVM)和小波的字符识别方法.通过对字符图像水平和垂直两个方向的投影曲线分别进行小波分解,得到投影曲线的近似表示.在近似曲线中提取字符的特征参数,用这些特征参数构成特征矢量作为SVM训练和分类的基本参数,再将特征矢量输入支撑矢量机网络训练,最后通过树型分类识别模型识别字符.实验仿真表明,该字符识别方法的平均准确率为97.15%,平均识别速度为每个字符19.15 ms.