【摘 要】
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在自动车牌识别系统的设计中,为了实现汉字、字母、数字的快速准确识别,需要一种能够同时提取车牌字符中汉字、字母、数字的统一分类特征,研究利用脉冲耦合神经网络的自动波
【机 构】
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河北工业大学信息工程学院,中国电信股份有限公司天津分公司
【基金项目】
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河北省高等学校科学技术研究青年基金项目(2010121)
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在自动车牌识别系统的设计中,为了实现汉字、字母、数字的快速准确识别,需要一种能够同时提取车牌字符中汉字、字母、数字的统一分类特征,研究利用脉冲耦合神经网络的自动波扩散特性,简化模型参数,提取每个汉字、字母、数字的类欧几里得距离图像,将其作为分类特征,采用最小方差方法测试了特征的有效性.针对不同省市的民用车牌的实验测试结果表明,简化脉冲耦合神经网络模型的卷积核矩阵为5＆#215;5时所得的类欧几里得距离图像作为特征向量时,测试图像与标准图像之间的所得方差值最小,能够实现正确匹配.简化脉冲耦合神经网络的类欧几
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