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一种基于SVM的改进车牌识别算法
被引:13
作者
:
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薛丹
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孙万蓉
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李京京
贾海龙
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西安电子科技大学电子工程学院
贾海龙
杨子峰
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西安电子科技大学电子工程学院
杨子峰
王政
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机构:
西安电子科技大学电子工程学院
王政
机构
:
[1]
西安电子科技大学电子工程学院
来源
:
电子科技
|
2013年
/ 26卷
/ 11期
关键词
:
车牌识别;
SVM;
特征向量;
网格;
投影;
细化;
D O I
:
10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2013.11.042
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
提出了一种基于支持向量机(SVM)的改进车牌识别方法。对细化处理后的字符采用网格、水平投影与垂直投影密度的特征提取方法,保证了字符整体与局部特征,同时也使特征向量集的维数充分低。结合3种特征提取方法得到的特征向量集,采用SVM进行车牌号码识别。对于易混淆字符,提出了根据各自的特征进行2次识别的算法,该算法有效解决了易混淆字符误识别的问题。实验结果表明,该算法鲁棒性好、抗干扰能力强、识别率达到了98.58%。
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