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传统的基于LDA的字符识别需要将图像向量化,这会造成协方差矩阵维数过大和奇异问题,而基于2D-LDA的识别算法能够克服上述传统算法的缺陷。首先介绍了2D-LDA算法的原理;然后,在车牌字符数据集上测试了算法的识别率;最后,与多层感知机神经网络做了对比,表明2D-LDA算法有较高的识别率。
基于2D-LDA的车牌字符识别
【摘 要】
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传统的基于LDA的字符识别需要将图像向量化,这会造成协方差矩阵维数过大和奇异问题,而基于2D-LDA的识别算法能够克服上述传统算法的缺陷。首先介绍了2D-LDA算法的原理;然后,
【机 构】
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南京理工大学自动化学院
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2016年6期
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