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提出了一种基于字符复原的噪声车牌的识别方法。通过对二值化后的车牌字符进行复原,使字符接近标准模式,便于后续的识别。复原中利用离散Hopfield网络的联想记忆能力,存储车牌字符的标准模式,通过对标准模式进行Schimidt正交化,利用Hebb规则学习权值矩阵,提高了网络的联想记忆能力。对复原前后一批样本进行试验,结果显示复原后能明显提高车牌的识别率。