用于车牌字符识别的SVM算法

摘要：

支持向量机(SVM)是20世纪90年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法,此方法能够在训练样本很少的情况下达到很好的分类推广能力.本文应用SVM算法对车牌中的汉字字符进行识别,无字符特征提取提高了识别速度,并且可得到较高的识别率.实验讨论了SVM算法用于字符识别时,不同的核函数对识别率的影响.实验结果表明,用SVM算法进行车牌字符识别具有较高的识别率.

关键词：支持矢量机(SVM)、车牌字符识别、最优分类面、核函数

所属期刊栏目：27

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2004-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：8-10