共 1 条
一种改进的BP神经网络车牌识别算法的研究
被引:2
作者:
李消霞
张文静
刘银萍
程杰
彭雪丹
机构:
[1] 河南师范大学物理与电子工程学院
来源:
关键词:
车牌识别;
BP神经网络;
附加动量法;
D O I:
10.14004/j.cnki.ckt.2016.1198
中图分类号:
TP183 [人工神经网络与计算];
TP391.41 [];
学科分类号:
080203 ;
摘要:
在识别车牌的技术中,由于车牌存在这图像模糊不清、倾斜、分割以后字符笔画粗细不均、不完整等问题,导致了传统车牌的识别率很低,不能适应车牌识别的实时性要求。针对问题,本文将要提出一种改进的BP神经网络算法可提高车牌识别准确率和速率,此算法采用附加动量法和自适应学习速率对BP神经网络算法进行改进。结果表明,改进的BP神经网络提高了车牌的识别正确率和速率,是一种实时性强的车牌识别算法。
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