【摘 要】
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在车牌自动识别系统中,如何选择对车牌字符分类能力强的特征组合是系统面临的关键问题。针对传统组合优化方法用于特征选择的种种缺陷和简单遗传算法过早收敛的缺点,提出了利用伪并行、最优解保存和自适应参数调整相结合的改进的遗传算法对提取的车牌字符图像众多特征进行优化选择的策略。仿真实验证明,改进的遗传算法不但从收敛速度和搜索能力上优于简单的遗传算法,而且可以有效的避免出现早熟现象,防止陷入局部最优;所提出的
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目（03JJY3101）,湖南省教育厅科研项目（04C076）
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在车牌自动识别系统中,如何选择对车牌字符分类能力强的特征组合是系统面临的关键问题。针对传统组合优化方法用于特征选择的种种缺陷和简单遗传算法过早收敛的缺点,提出了利用伪并行、最优解保存和自适应参数调整相结合的改进的遗传算法对提取的车牌字符图像众多特征进行优化选择的策略。仿真实验证明,改进的遗传算法不但从收敛速度和搜索能力上优于简单的遗传算法,而且可以有效的避免出现早熟现象,防止陷入局部最优;所提出的特征选择算法不仅提高了车牌字符识别率,而且识别结果十分稳定。
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