计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (8): 192-195.
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杨凡 赵建民 朱信忠
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Yang Fan;Zhao JianMin;Zhu XinZhong
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摘要： 目前，车牌字符识别算法主要是基于模板匹配、特征匹配或神经网络的方法。本文根据车牌字符的特殊性，提出一种采用特征提取与BP神经网络学习算法相结合的分类识别技术，选取字符的粗网格特征作为字符的识别特征，以改进后的归一化字符原始特征直接输入到BP神经网络分类器中进行车牌字符识别研究。对于易混淆和相似的字符、汉字笔划粘连、字符偏移现象等都提出了自己的解决方法。实验结果说明，本方法可大幅提高车牌识别系统的正确识别率和抗干扰能力。
关键词: 车牌识别 字符识别 BP神经网络 字符提取 BP神经网络分类器 车牌字符识别 字符分类 识别方法 网络学习算法 车牌识别系统
Abstract: In this paper, we choose the feature of rough grid as the feature of character recognition, and directly input the improved unitary character originality feature to BP neural network classifier to recognize the license plate character. To improve the reco
Key words: License plate recognition,Character recognition, BP neural network,Character distill
杨凡 赵建民 朱信忠. 一种基于BP神经网络的车牌字符分类识别方法[J]. 计算机科学, 2005, 32(8): 192-195. https://doi.org/
Yang Fan;Zhao JianMin;Zhu XinZhong. [J]. Computer Science, 2005, 32(8): 192-195. https://doi.org/
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