基于对抗网络的车牌数据生成与识别

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为提高深度学习技术在不同环境中的识别率,本文利用四种生成式对抗网络生成不同环境的数据,包括模糊和拍摄角度不理想等情形,最后采用卷积神经网络识别生成数据。实验表明:四种网络中循环生成对抗网络生成的数据效果最好,并且平均识别率达到85%,表明生成对抗网络模型生成的数据可以用于训练识别复杂环境下的深度模型,达到了扩充数据的目的。
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