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现有的车牌识别系统(LPR)已经诞生了许多关键技术。常用的关键技术有:基于数学形态学定位汽车车牌、基于Hough变换的车牌图像倾斜校正算法。而识别算法中,主要有模板匹配和BP神经网络算法。模板匹配算法是数字图像处理组成的重要部分之一。把不同的传感器在不同时间和成像条件下对景物获取到的图像在空间上对齐,或在模式到一幅图中寻找对应的处理方法。BP神经网络算法是一种"误差逆传播算法训练":利用输出的误差估计前一层的误差,以此类推,获取各层次估计的误差。本次实验通过比较识别算法的两种关键技术得出以下结论:模