基于多模板匹配的车牌字符识别算法

在车牌识别系统中,传统的模板匹配算法处理时间长,对笔画缺失或断裂的字符识别效果不好。为此本文提出一种基于多模板的匹配算法,首先构建三种类型的模板库,并在构建好的多模板库上进行模板匹配,整个过程采用分块匹配的方法来加速模板匹配的过程。     

一种基于模板库的车牌字符识别算法

模板匹配法在汽车牌照自动识别系统中已经得到广泛应用.应用此方法的系统有一个问题是,后期车牌字符识别过程中对图像处理花费的时间、数据运算量很大.为解决此问题,文中在传统的模板匹配方法的基础上提出了一种新的基于模板库的的模式匹配改进型算法.通过建立模板库,规避了传统算法中车牌的倾斜矫正这一环节,减少了系统运行时的数据运算量,提高了系统处理速度.增强其在车牌倾斜时的识别率、准确率同时,还有很好的鲁棒性.     

一种基于模板库的车牌字符识别算法

模板匹配法在汽车牌照自动识别系统中已经得到广泛应用。应用此方法的系统有一个问题是,后期车牌字符识别过程中对图像处理花费的时间、数据运算量很大。为解决此问题,文中在传统的模板匹配方法的基础上提出了一种新的基于模板库的的模式匹配改进型算法。通过建立模板库,规避了传统算法中车牌的倾斜矫正这一环节,减少了系统运行时的数据运算量,提高了系统处理速度。增强其在车牌倾斜时的识别率、准确率同时,还有很好的鲁棒性。     

基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法

本文提出了一种基于模板匹配和神经网络的车牌识别方法.该方法集成了模板匹配识别车牌字符和神经网络识别车牌字符的各自优势.对于字符可单独分割出来的一类车牌,本文提出了一种改进的神经网络来进行字符识别;对于字符不可分割或分割困难的另一类车牌,本文提出了一种基于四灰度加权相似函数模板匹配方法来识别字符.从而克服了单一方法很难同时识别这两类车牌中的字符的不足,同时可有效地提高车牌字符识别的识别率、识别速度或识别系统的泛化能力.实验结果表明:大多数情况下,该方法车牌字符识别率超过90%,识别时间不超过1 200毫秒,能更有效识别各种车牌中的字符,能更好地满足实际系统的要求.     

模板匹配算法在车牌字符识别中的应用

车牌字符一般由汉子、字母和数字组成,本文采用模板匹配的方法对其进行识别,并与神经网络方法进行了对比,该方法实现简单,运算速度快,提高了字符的识别率,是一种有效地字符识别方法。     

一种基于改进模板匹配的车牌字符识别方法

提出了一种改进的模板匹配方法．该方法是在传统的模板匹配方法的基础上，通过对字符特征区域的扩大和加强注意设计了一种改进的模板，以达到更有效的匹配结果．将该方法应用于沪宁高速公路收费口处实拍的车牌图像库中，其平均识别率达到97．1％．实验结果表明本文所提出的改进的模板匹配方法具有较高的识别率和鲁棒性．     

基于模板匹配和局部HOG特征的车牌识别算法

针对车牌字符识别中模板匹配法识别率低,尤其是无法准确识别相似字符的不足,本文提出了一种模板匹配法结合局部HOG特征的车牌识别算法.首先利用模板匹配法对车牌所有字符进行初步识别,然后分别提取车牌和模板相似字符中最具区分度的一小块HOG特征进而构建特征向量,最后根据特征向量之间的欧氏距离来度量车牌字符和模板字符的相似性,进而完成二次识别.实验结果表明,本文方法有效地解决了相似字符误识别的问题,在保证识别速率的同时识别率显著提高.     

一种实时汽车车牌识别系统的研究

提出一种适用于汽车车牌识别系统的灵敏且简易的算法。这种基于模板匹配的算法可收集实时车牌检测所需数据,以便达成用于研究或某些特殊应用的目的。该系统的模型用C++编程完成,通过抽取美国车牌进行实验,得出了对车牌字符进行识别的结果。     

一种基于SVM的车牌汉字的有效识别方法

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。文章应用SVM算法对车牌中的汉字字符进行识别,在无字符特征提取的情况下可得到较高的识别率和识别速度。通过与无字符特征提取的BP网络识别系统比较表明,在小样本的情况下,该方法的识别率远优于神经网络,并避免了神经网络的局部极值等的问题。     

一种改进的基于模板匹配的集装箱字符识别方法

字符识别是计算机模式识别中较为常见的问题,对于印刷体的字符来说,经常采用二值化和模板匹配方法进行识别。在实际应用中,为了提高识别率,减少计算量和运行时间,解决正确识别二值化后的正反不同图象的问题,提出一种改进的自适应的模板匹配方法,理论与实验结果表明具有较高的识别和坚韧性。     

车辆牌照识别系统的一个新的实现方法

提出了一种新的车牌识别系统的实现方法，使得在各种不同的光照条件下，通过使用一个具有较大的动态变化范围的传感系统来获取更精确的车牌图像，这个传感系统是通过对两个不同的曝光条件下的图像进行合成，进而来扩展其动态变化范围的。为了避免快速行驶车辆所造成的图像模糊，安装了一个相当于多层过滤器的棱形电子束分裂器，通过调整其入射光与透射光的强度比率来实现图像获取，实验结果表明，提出的这种系统对于车牌识别是很有效的。     

基于小波变换的多分辨模板匹配

首先提出了在传统多分辨模板匹配中存在的问题,即基于灰度空间的传统算法面临着复杂的计算和补偿问题,然后引入一种基于小波变换的多分辨模板匹配算法,并且从统计分析和实验两方面进行了比较分析,发现新算法有效地克服了背景因素对匹配的影响,具有较高的匹配准确性,而且计算简明。     

利用轨迹模板匹配方法的实时动态手势识别

利用混合高斯模型进行运动检测,分割出运动前景,采用粒子滤波器结合皮肤椭圆模型进行手势跟踪,获得手势中心点运动轨迹,在此基础上提出利用轨迹模板匹配方法进行动态手势识别.该方法利用基本的几何和三角函数就能完成手势运动轨迹的定义和识别,不需要选择特征或训练样本.实验结果表明,该算法能够实现实时动态手势识别.     

一种基于模板匹配的数字仪表字符识别方法

针对工业生产中数字式仪表的自动识别问题,利用图像处理技术和匹配技术,提出了一种仪表显示字符的识别方法.通过图像灰度化、直方图增强和中值滤波去噪等技术对图像进行预处理.运用相关匹配图形模板匹配的方法对输入的字符模式进行初始分类和识别.测试结果表明,算法能够自动、快速、准确地识别出仪表的显示字符.     

识别在线手写汉字的模糊属性自动机

本文提出一种识别在线手写汉字笔划的模糊属性自动机,为汉字识别打下了基础.汉字的笔划由笔段构成,利用笔段的长度信息,借助模糊信息处理方法,以不变嵌入原理为着眼点,提出一种模糊属性文法及其相应的模糊属性自动机.这种文法在句法形式上是有限状态文法,但语义规则中包含上下文的信息,其能力大大超过有限状态文法,相应的自动机能有效地识别笔划.经对大量在线手写汉字的识别,表明了模糊属性自动机的实用性.     

A Fuzzy Statistical Rule Generation Method for Handwriting Recognition

This paper presents a statistical approach for rule-base generation of handwriting recognition. The proposed method integrates the heuristic feature selection with the statistical evaluation and thus improves the performance of the rule generation as well as of the fuzzy handwriting recognition system. Fuzzy statistical measures are employed to identify relevant features from a given large handwriting database. First an automatic rule-base mechanism is presented. To reduce the time needed for this generation mechanism an additional heuristic feature selection step is introduced. Tests show that this generated rule-base improved the recognition results over previous approaches.     

基于概率化模板和模糊逻辑的掌纹识别算法

提出一种基于主纹线的掌纹识别算法.该算法根据先验知识用不规则几何形状提取主纹线区域,有效过滤粗大噪声影响.提取的主纹线既保留位置结构信息,又保留纹线的强度信息,使提取的特征信息更完备.并提出概率化主纹线特征的概念,抑制特征纹线上随机点造成的影响.用信息融合的方法来存储模板,把来自同一手掌的多个训练样本提取得到的主纹线特征融合在一个模板内,在保证模板库中特征信息完整性的同时提高匹配的时间效率.匹配算法采用模糊逻辑的方法.实验证明,用该算法进行掌纹识别取得较高的验证精度和辨识精度.     

基于曲面匹配的虹膜识别方法

提出了一种基于曲面匹配的虹膜识别方法,直接利用2幅虹膜图像对应的像素点灰度进行匹配。该方法主要包括虹膜图像尺寸和灰度范围的归一化、匹配区域的选择、匹配相似度阈值的估计以及对人眼旋转的自动校正。该文选择在眼毛、眼睑通常遮挡不到的一个较小的区域作为虹膜匹配区域,使该方法具有较宽的适应能力。没有特征提取过程,使得该方法具有计算量小的特点。图像之间的匹配过程使得伪造和窃取虹膜编码变得困难。实验表明该方法具有较高的识别率。     

基于模糊启发式搜索的汉字识别方法

本文阐述了识别过程中的模糊表示,并介绍了以隶属度为启发函数的搜索过程.试验表明此方法较好地解决了汉字识别速度低的问题.