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对于复杂背景下的模式识别，目标识别一直是一个较难解决的问题。本文提出在提取目标的多个特征的基础上用模糊隶属度表征各个特征的重要性的方法来选取目标，近而成功地识别目标。文中给出了一个成功的应用实例一车牌自动识别系统。收费道口现场实验表明，在分割和字符切分正确的基础上，此模型的目标识别率为９９％。
模糊集在目标识别上的应用
【摘 要】
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对于复杂背景下的模式识别，目标识别一直是一个较难解决的问题。本文提出在提取目标的多个特征的基础上用模糊隶属度表征各个特征的重要性的方法来选取目标，近而成功地识别目标。文中给出了一个成功的应用实例一车牌自动识别系统。收费道口现场实验表明，在分割和字符切分正确的基础上，此模型的目标识别率为９９％。
【机 构】
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上海交通大学计算机机系
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2000年02期
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