基于神经网络的机动车号牌字符识别

摘要：

以定位、分割后的机动车号牌字符为研究对象. 首先, 对机动车号牌图像进行大小、灰度方差、灰度均值的标准化处理. 其次, 根据机动车号牌字符的特点, 抽取字符3种不同的特征, 构造3个BP神经网络对机动车号牌字符进行识别. 并根据字符在机动车号牌中所处位置的差异, 在每个BP神经网络中构造4种不同的子网络分别进行训练和识别. 最后, 每个BP神经网络的输出通过加权求和的组合方式得到最终识别结果. 在组合各网络输出前, 采用对字符图像求取局部二阶差分值的方法, 将字形相近的字符进行再分类, 从而有效地降低误识率. 通过分析实验结果, 表明本算法在机动车号牌识别应用中达到了理想的识别效果.

关键词：模式识别、字符识别、神经网络、BP算法

所属期刊栏目：43

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2003AA1Z2141

在线出版日期：2005-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：461-466