【摘 要】
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车牌识别系统是智能交通中的一个重要分支,本文针对传统的模板匹配算法存在识别准确率低的问题,提出了一种基于神经网络的车牌字符识别算法。该方法对分割、归一化后的字符进
【基金项目】
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咸阳师范学院国家级大学生创新创业训练项目,项目编号:201310722002;咸阳师范学院省级大学生创新创业训练项目,项目编号:1801;咸阳师范学院校级大学生创新创业训练项目,项目编号:XSYCX2013005
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车牌识别系统是智能交通中的一个重要分支,本文针对传统的模板匹配算法存在识别准确率低的问题,提出了一种基于神经网络的车牌字符识别算法。该方法对分割、归一化后的字符进行特征提取获取其特征向量,把这个特征向量送到BP网络中进行训练,可以得到训练好的权值,以此权值对车牌字符进行识别。实验表明,本算法对车牌图像的识别率达90%以上。
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