【摘 要】
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针对低对比度车牌很难定位,车牌汉字识别率低等问题,本文从特征的提取和分类器的选择两方面入手,将Haar特征,Gabor特征,AdaBoost家族算法包括:DiscreteAdaBoost(DAB),Real Ad
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针对低对比度车牌很难定位,车牌汉字识别率低等问题,本文从特征的提取和分类器的选择两方面入手,将Haar特征,Gabor特征,AdaBoost家族算法包括:DiscreteAdaBoost(DAB),Real AdaBoost(RAB),Gentle AdaBoost(GAB),AdaBoost_M2算法引入到车牌识别的关键技术中。首先设计了基于Haar特征的AdaBoost算法的车牌定位系统。并将DAB,RAB,GAB算法分别用于了车牌的定位,从定性和定量的角度进行了比较,得到GAB算法在车牌定位中是最优算法的结论。实验结果表明:即使对比度很低的车牌,只要选择合适扫描尺度,也能很好的定位。然后设计了基于Gabor特征的AdaBoost算法的车牌汉字识别系统。根据车牌汉字字符的特点,选用了Gabor特征作为特征提取的手段。针对车牌汉字字符识别这样的多类问题,设计了基于AdaBoost_M2算法的分类器。实验结果表明:针对31个省份的汉字,系统的整体识别率为91%,并且基本达到了实时性的要求。
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