基于神经网络的机动车号牌字符识别

被引：11

作者：

韩笑

马驷良

张禹

左平

机构：

[1] 吉林大学数学研究所

[2] 吉林大学数学研究所长春

[3] 长春

来源：

吉林大学学报(理学版) | 2005年 / 04期

关键词：

模式识别; 字符识别; 神经网络; BP算法;

D O I：

10.13413/j.cnki.jdxblxb.2005.04.015

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

以定位、分割后的机动车号牌字符为研究对象.首先,对机动车号牌图像进行大小、灰度方差、灰度均值的标准化处理.其次,根据机动车号牌字符的特点,抽取字符3种不同的特征,构造3个BP神经网络对机动车号牌字符进行识别.并根据字符在机动车号牌中所处位置的差异,在每个BP神经网络中构造4种不同的子网络分别进行训练和识别.最后,每个BP神经网络的输出通过加权求和的组合方式得到最终识别结果.在组合各网络输出前,采用对字符图像求取局部二阶差分值的方法,将字形相近的字符进行再分类,从而有效地降低误识率.通过分析实验结果,表明本算法在机动车号牌识别应用中达到了理想的识别效果.

引用

页码：461 / 466

页数：6

共 4 条

[1] 小波和神经网络在人脸光照校正中的应用 [J].