基于分形维数和隐马尔科夫特征的车牌识别

被引:26
作者
耿庆田 [1 ,2 ]
赵宏伟 [1 ]
机构
[1] 吉林大学计算机科学与技术学院
[2] 长春师范大学计算机科学与技术学院
关键词
车牌识别; 二值化; 字符识别; 分形维数; 隐马尔科夫特征; 联合分类器;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对现有车牌识别方法中车牌二值化和车牌字符识别效率不高的问题,提出一种基于分形维数和隐马尔科夫特征的车牌识别算法。该方法基于分形维数和隐马尔科夫特征并利用联合OCSVM和MCSVM的方法进行车牌识别。实验中,基于分形维数进行车牌的二值化处理;利用隐马尔科夫特征办法进行字符特征提取,然后利用多重分类器进行字符识别。对字符、英文字母和阿拉伯数字分别进行了800幅、800幅和1600幅图像的识别,得到的结果显示该算法对字符、英文字母和阿拉伯数字的识别率分别为98%、98.5%和98.9%,对各种不同的车牌整体识别的平均识别率高于90.60%。该方法识别效率高、鲁棒性强,为车牌识别的准确性提供了保证。
引用
收藏
页码:3198 / 3204
页数:7
相关论文
共 13 条
[1]   一种用于车牌识别的图像超分辨率算法 [J].
姚振杰 ;
易卫东 .
中国科学院研究生院学报, 2013, 30 (01) :137-143
[2]   稳定运动物体视频的特征方法 [J].
邱家涛 ;
李玉山 ;
初秀琴 ;
刘洋 ;
倪乐真 .
光学精密工程, 2012, (10) :2300-2307
[3]   基于BP神经网络的车牌字符识别算法研究 [J].
欧阳俊 ;
刘平 .
光学与光电技术, 2012, 10 (05) :67-71
[4]   小目标识别的小波阈值去噪方法 [J].
刘希佳 ;
陈宇 ;
王文生 ;
刘柱 .
中国光学, 2012, 5 (03) :248-256
[5]   集成成像三维显示系统显示性能的研究进展 [J].
赵星 ;
王芳 ;
杨勇 ;
方志良 ;
袁小聪 .
中国光学, 2012, 5 (03) :209-221
[6]   点扩散函数高斯拟合估计与遥感图像恢复 [J].
杨利红 ;
赵变红 ;
张星祥 ;
任建岳 .
中国光学, 2012, 5 (02) :181-188
[7]   基于相位相关的匀速直线运动模糊图像位移参数估计 [J].
孙辉 ;
李志强 .
中国光学, 2012, (02) :174-180
[8]   图像处理智能化的发展趋势 [J].
宋建中 .
中国光学, 2011, 4 (05) :431-440
[9]   采用多尺度隐式马尔可夫模型的红外图像背景抑制 [J].
秦翰林 ;
周慧鑫 ;
刘群昌 ;
赖睿 .
光学精密工程 , 2011, (08) :1950-1956
[10]   一种自适应车牌识别系统设计方法 [J].
李波 ;
曾致远 ;
周建中 .
微电子学与计算机, 2009, 26 (04) :217-221