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提出了基于Zernike矩和小波变换特征相结合的车牌字符识别方法。利用Zernike矩描述字符全局特征,小波变换系数描述字符细节特征,采用神经网络进行车牌字符分类。测试结果表明,这种组合了两种特征优点的方法实用有效,识别效果优于两种特征独立使用的情况。
基于组合特征的车牌字符识别
【摘 要】
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提出了基于Zernike矩和小波变换特征相结合的车牌字符识别方法。利用Zernike矩描述字符全局特征,小波变换系数描述字符细节特征,采用神经网络进行车牌字符分类。测试结果表明,这种组合了两种特征优点的方法实用有效,识别效果优于两种特征独立使用的情况。
【机 构】
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东南大学教育部智能运输系统工程研究中心
【出 处】
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仪器仪表学报
【发表日期】
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2006年07期
【基金项目】
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高等学校科技创新工程重大项目培育资金（705020）、江苏省自然科学基金（BK2004077）资助项目.
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