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针对车牌识别系统的开发,提出一种基于二值图像的字符识别算法.在该算法中,采用了新的特征向量,字符的水平密度和垂直密度,分类器采用基于误差反响传播的人工神经网络算法(BP神经网络).采用这种方法可提高系统的字符识别率和系统的实时性,实验表明此算法非常有效.
基于字符密度的车牌识别方法研究
【摘 要】
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针对车牌识别系统的开发,提出一种基于二值图像的字符识别算法.在该算法中,采用了新的特征向量,字符的水平密度和垂直密度,分类器采用基于误差反响传播的人工神经网络算法(BP神经网络).采用这种方法可提高系统的字符识别率和系统的实时性,实验表明此算法非常有效.
【机 构】
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西安交通大学计算机系
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2011年01期
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