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为了提高车牌字符识别率,将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别,算法首先采用Gabor变换和整体结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器,再应用SVM分类器分类和判别车牌字符。实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,有较大的应用价值。
基于Gabor变换和支持向量机的车牌字符识别算法
【摘 要】
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为了提高车牌字符识别率,将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别,算法首先采用Gabor变换和整体结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分
【机 构】
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四川大学
【出 处】
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四川大学学报(工程科学版)
【发表日期】
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2005年05期
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