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针对低分辨率灰度车牌号码数字识别问题,提出了一种利用网格技术和Gabor变换直接从灰度图像进行特征提取的新方法,并设计了一种集成型神经网络模型来进行识别,对大量的实验数据进行识别实验得到99.26%的识别率,显示该方法是非常有效的。
基于Gabor方向特征及神经网络的车牌灰度字符图像识别
【摘 要】
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针对低分辨率灰度车牌号码数字识别问题,提出了一种利用网格技术和Gabor变换直接从灰度图像进行特征提取的新方法,并设计了一种集成型神经网络模型来进行识别,对大量的实验数
【机 构】
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华南理工大学电子与信息学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2004年20期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60275005);广东省自然科学基金资助项目(011611;020828);Motorola国际合作研究基金资助项目(D84110)
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