基于Gabor变换和支持向量机的车牌字符识别算法

被引：18

作者：

杨晓敏

吴炜

黎涛

何小海

机构：

[1] 四川大学电子信息学院,四川大学电子信息学院,四川大学电子信息学院,四川大学电子信息学院四川成都,四川成都,四川成都,四川成都

来源：

四川大学学报(工程科学版) | 2005年 / 05期

关键词：

支持向量机; 车牌字符识别; 特征提取; Gabor变换;

D O I：

10.15961/j.jsuese.2005.05.026

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

为了提高车牌字符识别率,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变换和整体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,有较大的应用价值。

引用

页码：130 / 134+138 +138

页数：6

共 11 条

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