车牌字符相关论文
传统车牌字符自动识别系统忽略了字符本体信息特征的提取，导致车牌字符识别误差较大。为此，提出基于无人机检测技术的车牌字符自动识......
支撑向量机（SVM）作为机器学习和模式识别中的一个重要理论，在解决小样本聚类学习、非线性问题、异常值检测等领域得到了广泛地应用。......
模式识别是人工智能领域的研究热点之一,具有广泛的应用前景。本文针对传统模式识别方法对具有车牌破损、图像变形、字体污损等现......
车辆牌照识别系统目前得到了广泛的应用,对交通智能管理具有重要的意义。而车牌字符识别作为其中关键的环节也成为了目前的研究热......
完整的车牌字符识别系统(License Plate Character Recognizer，LPCR)包含字符图像预处理、字符特征提取和分类器判决三个阶段。在这......
提出了一种基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法。从实际环境中获取的图像受到天气、光线等各种因素的影响，造成了图像灰度的......
车牌识别有广泛的应用前景,但是目前车牌识别的一些关键技术水平有待改进和提高。本文借鉴导师提出的容错认证识别的思想,以国家自......
SIFT算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点和难点之一。本论文在介绍SIFT特征提取方法的基础之上，重点研究了车牌图像字符的SI......
摘 要 在深入研究了大部分常用的车牌字符分割算法的前提下，根据车牌区域图像的特征，文章提出了一种综合了连通区域法和先验知识相结......
提出了一种对实摄图象的变形矫正算法.它通过对目标区域在水平和垂直方向计算差分，并对投影所得结果计算方差，找出使方差达到最大的......
字符识别是智能车牌识别系统研究的核心问题,针对有线网络车牌识别系统的缺点,将BP算法应用在基于无线网络的车牌识别系统上,重点......
复杂背景下车牌字符的分割包括:预处理,确定车牌字符排列格式;聚类分析字符分割,即通过计算字符宽度、合并相邻数域等步骤处理车牌......
根据车牌中字符的形态特征和横向纹理属性,以小波空间作为车牌字符识别的特征空间,提取字符的小波统计特征作为RBF神经网络的输入......
基于车牌字符粗网格特征设计BP神经网络分类器,提取车牌字符的全部特征输入到神经网络,提高了字符识别的准确率。对输出进行了8421......
字符信息缺失和噪声干扰是车牌字符识别的主要困难。研究从还原车牌图像有效信息完整性的角度,介绍了协同神经网络的原理,实现了网......
本文提出了一种改进的模板匹配的污损车牌识别方法,该识别方法对于污损车牌和模糊车牌识别效果较好。研究时充分利用车牌定位和字......
最小二乘支持向量机是一种新的有效的机器学习算法。论文介绍了最小二乘支持向量机模型,研究了最小二乘支持向量机算法和经典的多......
根据车牌中字符的形态特征和横向纹理属性，以小波空间作为车牌字符识别的特征空间，用小波系数能量和熵的动态阈值提取车牌字符相应的......
为了更加高效地利用模板匹配的方法实现对车牌字符图像的识别,结合数学形态学和模糊集理论,提出基于数学形态学的模糊模板匹配方法......
近几年来,我国的国民经济一直持续稳定的发展,人民生活水平得到了不断地提高,交通条件也十分通畅,汽车的保有量快速增加。智能交通......
车牌字符分割算法是车牌识别系统的重要组成部分.针对中国车牌的7个字符间的普遍性和特殊性,考虑倾斜和无倾斜这两种车牌图像,采用......
在移动式拍摄环境下进行车牌字符自动识别受到模糊干扰以及环境的因素影响,导致车牌字符自动识别的准确性不好,提出一种基于机器视......
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......
车牌字符一般由汉子、字母和数字组成,本文采用模板匹配的方法对其进行识别,并与神经网络方法进行了对比,该方法实现简单,运算速度......
