车牌识别机器学习方法的数学建模与实现

摘要：

首先,针对不同光照、复杂背景和投影失真的车牌图像建立基于Adaboost算法和改进Haar特征的车牌检测模型;然后,运用Radon变换进行车牌校正,并结合3次B样条小波变换和识别反馈模型对字符进行粗和精分割;最后,根据汉字和数字字母的不同结构特征,采用不同的算法提取特征,特别是针对车牌字符特点,训练汉字、字母和数字字母3种神经网络模型用于建立字符识别模型.实验结果表明该模型是实用的.

关键词：数学建模、Adaboost算法、改进Haar特征、Radon变换、3次B样条、神经网络

所属期刊栏目：25

分类号：O244(计算数学)

资助基金：上海市教委重点学科建设资助项目J50101

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：53-64