数据融合技术在车牌字符识别中的应用研究

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在车牌字符识别中,针对单一识别方法识别率不高的问题,提出了应用数据融合技术,将不同的识别方法有机地结合起来构成融合型识别系统,有效地、综合地提高整个系统的识别性能。数据层选择了加权平均算法,特征层选择了人工神经网络算法,决策层采用了模糊推理算法实现对车牌字符的最终识别。应用MATLAB进行了仿真,并与单独使用BP神经网络算法的识别率进行了比较,结果证明采用数据融合技术系统的识别率得到了较大提高,达到90%以上。
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