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基于神经网络的车牌字符识别研究

刘滨  
【摘要】:本文主要研究和实现了汽车牌照字符的自动识别。 在对牌照字符的自动识别处理中,本文引入了神经网络模式识别技术,提出了基于神经网络的字符识别方法,对分割出的字符依次进行识别。 本文选择神经网络模式识别技术作为识别的方法,以车牌字符作为识别对象,进一步研究在干扰情况下的车牌字符识别问题,以提高车牌识别系统的整体识别能力。论文涉及了以下工作: 1、选取了字符网格特征作为字符的识别特征,并对粗网格特征进行了改进,同时对误差反向传播训练算法进行了优化。采用这种优化的算法,对使用上述特征作为输入的BP网络分类器进行数字、字母和省份汉字的识别研究。 2、为了进一步提高车牌字符识别系统的识别率,对BP网络的实验结果进行分析,提出了一系列的改进措施。如为易混淆字符设计神经网络细分类器,针对相似字符提取针对性强的细节特征,为结构复杂、笔划紧密、易发生笔划粘连的汉字字符增加典型笔划粘连样本等方法。 3、在理论研究的基础上,本文采用Visual C++6.0编程语言对相应的算法进行了实现,构造了一个车牌字符识别系统。 本文研究表明:采用采用基于字符网格特征的BP神经网络分类器,可以有效地提高系统的抗干扰性和识别率,同时本文为提高系统识别率而采取的方法对一般带有噪声干扰的车牌字符识别系统的设计有一定的参考、借鉴价值。


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