一种基于BP神经网络的车牌字符分类识别方法

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。  

基于HSV颜色空间和SVM的车牌提取算法

为了克服HSV算法在车牌提取中存在与车牌颜色相近的类似车牌区域的干扰，提出一种基于HSV颜色空间和 SVM 相结合的车牌提取算法，该方法能够较好的对多种车牌实现精确定位与提取。首先根据字符的边界特征和HSV颜色空间分别对蓝色和黄色车牌进行粗定位，获得几个车牌候选区；然后使用训练好的SVM分类器进行字符与非字符分类；最后根据车牌特征实现定位与提取。实验表明，该方法取得了良好的效果。