基于量子门神经网络的车牌字符识别

被引：6

作者：

高在村 ^{[1
,2
]}

龚声蓉 ^{[1
]}

机构：

[1] 苏州大学计算机科学与技术学院

[2] 扬州职业大学信息工程学院

来源：

关键词：

量子神经网络; 量子门; 车牌字符识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080203 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对车牌字符在车牌图象质量退化时识别率较低以及识别时间较长的问题,提出一种基于量子神经计算的车牌字符识别方法。该方法将通用量子门组作为神经网络的激活函数来实现量子神经计算,同时把字符的粗网格特征作为字符的识别特征进行车牌字符识别。实验结果表明,该方法能有效提高"带噪"车牌的识别率以及抗干扰能力。

引用

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