基于特征显著性的多特征融合车牌定位算法

摘要：

在分析已有车牌定位技术以及目标检测共有特性的基础上,提出了基于视觉显著性的特征选择方法.算法依据先验样本的统计学习,利用导致最小错误概率判决方法,得到目标的特征显著性分析.在车牌定位过程中,根据得到的特征显著性序列,依次赋予特征不同的权值,然后采用融合的方式得到所需要的车牌区域.实验结果表明,该算法提高了使用单一特征进行车牌定位的准确率.

关键词：特征显著性、特征选择、最小错误概率、多特征融合、车牌定位

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60975025;教育部博士点专项基金200901311200390;中国博士后科学基金特别项目200902563;中国博士后科学基金20080441123;教育部留学回国人员启动基金

在线出版日期：2011-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1909-1912,1916