【摘 要】
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针对现有车牌识别方法中车牌二值化和车牌字符识别效率不高的问题,提出一种基于分形维数和隐马尔科夫特征的车牌识别算法。该方法基于分形维数和隐马尔科夫特征并利用联合OC_
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,长春师范大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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吉林省科技发展计划资助项目(No.20101504);吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(No.2013111);长春师范学院自然科学基金资助项目(No.2010003)
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针对现有车牌识别方法中车牌二值化和车牌字符识别效率不高的问题,提出一种基于分形维数和隐马尔科夫特征的车牌识别算法。该方法基于分形维数和隐马尔科夫特征并利用联合OC_SVM和MC_SVM的方法进行车牌识别。实验中,基于分形维数进行车牌的二值化处理;利用隐马尔科夫特征办法进行字符特征提取,然后利用多重分类器进行字符识别。对字符、英文字母和阿拉伯数字分别进行了800幅、800幅和1600幅图像的识别,得到的结果显示该算法对字符、英文字母和阿拉伯数字的识别率分别为98%、98.5%和98.9%,对各种不同的车牌整体识别的平均识别率高于90.60%。该方法识别效率高、鲁棒性强,为车牌识别的准确性提供了保证。
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