基于小波核LS-SVM的车牌字符识别算法研究

字符识别是整个车牌识别系统至关重要的一步,决定着系统最终的识别率。文中不同于传统的SVM识别方法,而是采用了LS-SVM为基础的新颖方法,从而简化了SVM优化问题的求解。鉴于车牌字符的独特性,将小波函数作为LS-SVM的核函数。结合字符和字符识别的特征,分析小波核函数的可行性,最后通过实验结果横向、纵向对比,得出小波核函数的优势。实验结果表明,相比于传统的神经网络和模板匹配等字符识别算法,提高了车牌系统的识别率;与传统SVM识别算法相比,亦减少了车牌的识别时间。