基于灰度图像的牌照字符识别
97页1、浙江大学博士论文基于灰度图像的 牌照字符识别摘要汽 车牌照自 动识 别系 统是 用于 交 通管 理的 监 控系统, 是实 现车 辆 牌照图 像 数字化的一种方法。其技术的关键 就是 要提高牌照字 符的 识别率。本文针对传 统的牌照自 动识别算法中所存在的一个共性问题,即对字符图像的特征提取必 须是在二值化图像上进行的缺点,结合牌照自 动识别系统所要求的高字符识别 率和一定的实时处理能力的特点,提出将基于二值化字符图像特征的识别算法 和基于灰度图像特征的识别算法相结合的识别策略。论文的重点是探讨在灰度 图像上实现牌照字符识别的具体方法。 的第二章、第三章是第四章和第五章基于灰度图像进行模式识别技 。 在第二章中全面分析了 一种基于线性变换的特征提取方法一主 分量分析( P r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s - P C A ) 和奇异值分解 ( S in g u l a r v a l u e d e c o m p o s it io n - S V D ) 的 结 构 特点 以 及 相 关 算 法, 并 对 这 两 种
2、算 法的 关 系 作了 分 析。 在第三章中比 较深入地分析了 径向 基函数 ( R a d i a l - b a s i s f u n c t io n - R B F ) 神经 网 络的 各种结构 及相应的 训练方法, 详细地讨论了R B F神经网中隐 层神经元的 作用, 提出可 采用 C o v e r 定理作为其隐层神经元总数选择的 一个标准, 最后还 对R B F 神经网和ML P 神经网的差异性作了比较分析。第四章和第五章分别讨论了 在牌照字符灰度图像上实现数字和汉字识别的 具体识别方法。针对一些牌照字符图 像存在对比 度和信噪比比 较低等缺点,提 出 采用梯度算子来提取字符的 梯度方向以 形成字符的 轮廓方向 特征, 在此基础 上形成各种训练样本特征,并采用广义 R B F ( G e n e r a l i z e d r a d i a l - b a s i s f u n c t i o n - G R B F ) 神经网 来构 造模式分类 器以 实 现牌照数字 字 符的 识 别。 实 验结果表明 : 采用结构比 例特征和比 例特征 其识别率分别达到9 9 .
3、 2 % 和9 9 . 4 % , 具有较高的实 用价值。中国 牌照存在着汉字字符的 识别问 题。 本论文根据汉字相对字形小、 笔划复杂且所需识别字符不多等特点,提出在灰度图像上采用学习子空间 ( L e a rn in g s u b s p a c e m e t h o d - L S M ) 算 法 , 直 接 实 现 汉 字 字 符的 识 别。 学 习 子 空 间 算法有效地避免了 子空间算法中一旦子空间构造完成后, 就不能 根据训练结 果 进行 修正的 缺点。 而且, 采用L S M算法 可以 使 字符 在相 对低维子空间中 仍能 达到好的效果,有利于加快识别速度。实验结果表明:汉字字符识别率达到 9 5 . 7 % ,同时针对采用该算法时 所遇到的 大训练样本等实际问 题, 提出了 解决方 案。论文最后以 我们实际应用的收费站牌照自 动识别系统为蓝本,对其它研究 内容如牌照的定位和切分算法等作了必要的分析。部分研究成果已 经成功地移 植到该自 动识别系统中,并且已通过了科委组织的专家鉴定,认为系统 的整体性能指标己达到领先的水平 关链词:汽车牌照自 动识别 广义径向 基神
4、经网 络, 学习子空、 Z牌 照 汉 字 字 赢1, 二 阶 段 ih:N ilH h,C策 略 。浙江大学博士论文基于灰度图像的 牌照字符识别A b s t r a c tV e h i c l e s u r v e i l l a n c e t e c h n i c a l i t yl i c e n s e p l a t e re c o g n it i o n ( V L P 田 s y s t e m h a s a n d re a l iz e s d ig i t iz a t i o n o f th e v e h ic le li c e n s eb e e n a p p li e d t o p l a t e i m a g e几t r a f fi c ek e ya l g o r it h m s o f t h e li c e n s e p la t e re c o g n it i o n ,m a g e s . A c o m m o n p r o b l e m t h a t i s , t h e c h a r a
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