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复杂背景下车牌字符的分割包括:预处理,确定车牌字符排列格式;聚类分析字符分割,即通过计算字符宽度、合并相邻数域等步骤处理车牌字符;车牌字符的特征提取含基于Sanger算法的主分量分析遗传神经网络、字符图像的重建和字符特征主分量的可信度度量。实验验证该算法具有准确率高和鲁棒性强的特点。
复杂背景下车牌字符的分割与特征提取
【摘 要】
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复杂背景下车牌字符的分割包括:预处理,确定车牌字符排列格式;聚类分析字符分割,即通过计算字符宽度、合并相邻数域等步骤处理车牌字符;车牌字符的特征提取含基于Sanger算法的主分量分析遗传神经网络、字符图像的重建和字符特征主分量的可信度度量。实验验证该算法具有准确率高和鲁棒性强的特点。
【机 构】
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湘潭大学,湘潭市统计局
【出 处】
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兵工自动化
【发表日期】
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2005年04期
【基金项目】
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湖南省教育厅自然科学基金
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