【摘 要】
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为了提高门牌识别的准确率，将正交判别的线性局部切空间排列算法(ODLLTSA)和支持向量机(SVM)方法相结合用于门牌字符的识别。该方法首先通过ODLLTSA算法提取门牌字符的特
【机 构】
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北京理工大学自动化学院，北京，100081 北京理工大学复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室，北京，100081
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为了提高门牌识别的准确率，将正交判别的线性局部切空间排列算法(ODLLTSA)和支持向量机(SVM)方法相结合用于门牌字符的识别。该方法首先通过ODLLTSA算法提取门牌字符的特征向量，然后，使用提取的特征训练SVM分类器，再应用SVM分类器对新的字符进行分类。实验结果表明：这种方法具有良好的门牌识别效果、很高的识别率、较强的鲁棒性，有较大的应用价值。
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