基于组合特征和支持向量机的车牌字符识别

摘要：

为了提高车牌字符识别率,提出了基于组合特征和支持向量机的车牌字符识别方法.算法首先采用一维小波分解多角度投影和Pseudo-znerike 不变矩提取车牌字符图像的特征,然后运用双线性搜索法,用提取的特征训练出使支持向量机学习精度最高的分类器,再运用此分类器分类和识别车牌字符,用大量样本对系统进行测试,车牌整体识别率达到97.25%.通过对比性研究,验证了该方法的有效性和先进性.

关键词：支持向量机、车牌识别、特征提取、小波变换、Pseudo-Zernike矩

所属期刊栏目：6

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市自然科学基金项目:基于局部与全局保持的半监督子流形维数约简及其推广性研究CSTC2009BB2195

在线出版日期：2011-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：10373-10375,10378