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基于车牌字符粗网格特征设计BP神经网络分类器,提取车牌字符的全部特征输入到神经网络,提高了字符识别的准确率。对输出进行了8421编码,隐含层节点数的确定采用了初定隐节点数的经验公式,大大减少了迭代次数,降低了网络规模并提高了车牌识别的速度。
基于BP神经网络的车牌字符识别的研究
【摘 要】
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基于车牌字符粗网格特征设计BP神经网络分类器,提取车牌字符的全部特征输入到神经网络,提高了字符识别的准确率。对输出进行了8421编码,隐含层节点数的确定采用了初定隐节点数的经验公式,大大减少了迭代次数,降低了网络规模并提高了车牌识别的速度。
【机 构】
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武汉理工大学
【出 处】
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电脑知识与技术(学术交流)
【发表日期】
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2007年02期
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