【摘 要】
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本文提出了基于Zernike矩特征与网格特征相结合的车牌字符分类方法。在将字符分类的基础上,该方法有针对性地选择适合各组字符的Zernike矩特征进行初级分类得到候选结果,再通
【机 构】
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中山大学 智能交通研究中心,广州 510275
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本文提出了基于Zernike矩特征与网格特征相结合的车牌字符分类方法。在将字符分类的基础上,该方法有针对性地选择适合各组字符的Zernike矩特征进行初级分类得到候选结果,再通过网格特征进行筛选,确定最终识别结果。该方法利用能够反映图像细节的网格特征弥补了Zernike矩在识别相似字符上的不足,并且避免了由于旋转不变性产生的识别误差.通过对1057幅字符图像进行测试,结果表明该方法识别效果比较理想.
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