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复杂背景下车辆牌照的快速识别主要包括字符的定位、提取与识别.本文针时在复杂背景下如何快速定位并提取字符、如何提高字符识别率的问题,阐述了在复杂背景车牌字符识别系统中,Niblack(二值化)与SVM相结合的方法和卷积神经网络的具体应用.试验结果表明,在对复杂背景图片中的车牌与集装箱箱体字符进行识别时,该系统准确率分别到达92%与89%,单次所需时间为1秒(CPU 1.66GHZ).本文方法直接对字符定位,克服了传统方法只能针对车牌字符进行识别的局限性,优于其他识别方法.  相似文献   
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