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车牌识别字符识别算法概述

文章出处:责任编辑:人气:-发表时间:2015-07-30【

  大家都知道现在很多交通管理以及小区大厦银行以及道路出入口等区域,很多管理员都采用了车牌识别摄像机,利用车牌识别系统软件去自动识别来来往往的车牌号码以及车牌的颜色等车辆的身份特征,车牌识别的出现给人类带来很大的改善,列如小区出入口收费站,一到上下班高峰期或者假日等高峰期时间段里,在用传统人工收费管理往往都是塞车的,如今车牌识别系统大大的提高工作效率节省人工以及节省车主的时间。

  车牌识别在字符识别方面,主要的有统计决策法,句法结构方法和人工神经元网络法等。如统计决策法,这类识别的理论比较完善,方法也很多,通常也很有效现已形成了一个完整的体系。在字符识别中,每个字符的特征不是~维,而是一个m维的特征向量X.字典的每类标准模板也不一定是一个,可能是一批。判别输入文字属于哪一类时,也不是只把它的特征向量和字典内标准的特征向量逐一进行比较,完全相同才能分类识别,而是根据某种判别准则,当两者相似到一定程度而且彼此又能区分时就可以分类识别句法结构法也称为结构模式识别。

  车牌识别在许多情况下,对于较复杂的对象仅用一些数值特征已不能较充分地对其进行描述,返时可采用句法识别技术·句法识别技术将对象分解为着干个基本单元,这些基本单元称为基元,用这些基元以及它们的结构关系可以描述对象,基元以及它们的结构关系可以用一个字符串或一个圈来表示,然后运用形式语言理论进行句法分析,根据其是否符合某类的文法而决定其类别。还有就是人工神经元网络法。人工神经元网络是由大量简单的神经元相互联接而成的非线性动态系统,每个神经元的结构和功能都比较简单,但由其组成的系统却可能非常复杂,它具有人脑的某些特性。能用于联想、识别和决策。模式识别中往往存在噪声干扰或输入模式的部分损失,而人工神经元网络将信息分布存储于连结的权系数中,使网络具有很高的容错性和鲁棒性,因此网络的这一特点是其成功解决模式识别问题的原因之一,上述这些方法各有其特点及应用范围,不能相互取代,只能相互促进,借鉴和渗透。