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从字符特点角度出发,提出采用聚类分析与神经网络方法分别对车牌中英文与数字字符、汉字字符进行识别。本文方法可以提高汉字的识别准确率,并加快车牌的识别速度,以适应高速公路收费系统即时、准确的要求。实验结果表明,数字及字母的识别准确率达97.0%,汉字的识别准确率达90.1%。
基于聚类分析与神经网络的车牌字符识别
【摘 要】
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从字符特点角度出发,提出采用聚类分析与神经网络方法分别对车牌中英文与数字字符、汉字字符进行识别。本文方法可以提高汉字的识别准确率,并加快车牌的识别速度,以适应高速公路收费系统即时、准确的要求。实验结果表明,数字及字母的识别准确率达97.0%,汉字的识别准确率达90.1%。
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,淮阴工学院交通系,纽卡斯尔大学电子与计算机工程学院,西安公路研究所
【出 处】
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数据采集与处理
【发表日期】
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2008年02期
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