基于支持向量机的车牌字符识别研究与应用

提出了一种基于支持向量机的车牌字符识别方法。该方法首先对车牌图像进行预处理,对车牌字符样本进行特征提取,然后用提取的特征训练支持向量机分类器。使用MATLAB R2007b和UBSVM工具箱完成了车牌字符识别的模拟。实验结果表明,该方法对车牌字符识别有一定准确性。具有良好的识别效果。     

基于字符特征与支持向量机的车牌字符识别

首先,对车牌图像进行预处理,针对不同的字符样本采用不同特征提取方法;然后,用提取的特征训练SVM分类器。结果表明,在训练样本较少的情况下,该系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力。     

基于K-L变换和LS-SVM的车牌字符识别新方法

针对车牌识别中识别率和识别速度难以同时提高这一难点.本文提出一种K?L变换和最小二乘支持向量机相结合的车牌字符识别新方法.首先使用K-L变换对预处理后的车牌字符图像进行特征降维;然后根据车牌字符的排列特征采用聚类分析中类距离思想.设计四组最佳二叉树的最小二乘支持向量机子分类器来分别实现字母、数字和汉字的识别.实验结果表明,该方法所设计的分类器较好的解决了传统多类算法中存在的不可分区域情况,具有较高的识另q率和识别速度及分类推广能力.     

支持向量机在车牌字符识别中的应用

支持向量机(SVM)是由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法。该文在字符特征提取基础上，应用SVM算法对车牌中的英文字符进行识别，克服了一般的SVM算法识别数字位图时缺乏对相邻空间像素相关性考虑的不足，在满足实时性的条件下获得高识别率。通过与基于字符特征的BP网络识别方案相比较表明，该方案性能远优于神经网络的性能，可很好地解决神经网络方法中无法避免的局部极值问题。实验讨论了在应用SVM算法对字符进行识别时，核函数K和惩罚因子C的选择对识别率的影响问题。     

一种基于GA和支持向量机的车牌字符识别方法

以高斯核为其核函数的支持向量机在实际应用中表现出优良的学习性能,被广泛应用于模式分类中。支持向量机的识别性能对参数的选取是敏感的,惩罚因子C和核函数参数σ对支持向量机性能会产生重要的影响。针对高斯核支持向量机在车牌字符识别问题中的应用,提出了一种基于遗传算法的参数选择方法。首先确定合适的遗传算法适应度函数,然后利用遗传算法对支持向量机的参数进行优化,最后在各个识别子网中分别采用参数优化后的支持向量机对车牌字符进行识别。实验结果表明,该方法取得了令人满意的识别率。     

支持向量机在字符识别中的应用研究

本文应用SVM对字符图像识别进行实验研究,并在此基础上,研究了SVM对含有高斯噪声的字符图像的识别问题。研究结果表明,SVM能够在有限样本的情况下,获得较高的识别率,是目前小样本学习的最佳解决方案。     

基于小波和神经网络的车牌字符识别新方法

车辆牌照自动识别（简称车牌识别）是智能交通系统中一项重要的关键技术;首先简要介绍了车牌识别技术饷背景及意义,然后阐述了小波变换和BP神经网络的相关理论和实现细节,最后提出了一种基于小波和BP神经网络的车牌字符识别新方法,并采用了MATLAB数学工具进行仿真;实验结果显示,总的字符识别率为95．8％,平均识别时间21ms,表明该方法具有良好的实用价值,可应用于工程实践中。     

基于支持向量机的传真收件人识别方法

在字符特征提取基础上,文章提出了应用支持向量机对传真收件人进行识别的方案,解决了传真收件人格式、表示方法多样性而导致的自动分发困难的问题。文中对四种常用的核函数分别进行了实验,选取了对传真收件人具有较高识别率的核函数,它有利于实现传真文件的自动分发。     

基于小波变换和支持向量机的音频分类

音频特征提取是音频分类的基础,而音频分类又是内容的音频检索的关键。综合分析了语音和音乐的区别性特征,提出一种基于小波变换和支持向量机的音频特征提取和分类的方法,用于纯语音、音乐、带背景音乐的语音以及环境音的分类,并且评估了新特征集合在SVM分类器上的分类效果。实验结果表明,提出的音频特征有效、合理,分类性能较好。     

基于正交盖氏矩和SVM的车牌字符识别

针对传统字符特征提取算法中特征不稳定的缺点,提出一种基于正交盖氏矩的特征提取方法。采用支持向量机解决车牌字符识别问题,自动寻找对分类有较好区分能力的支持向量,由此构成的分类器可以最大化类间间隔,达到正确区分类别的目的。实验结果表明,该方法对于实时视频流中的车牌识别能取得理想效果,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出优越的性能,且具有适应性强和效率高的特点。     

基于TMS320C6446的车牌识别系统的研究与设计

车牌识别技术作为智能交通管理的核心技术,在现代化的交通管理系统中占有重要的地位,基于DSP芯片TMS320C6446构建车牌识别系统,具有集成度高、安装方便、扩充性好、操作简单等特点,同时,也能够应对交通系统中各种复杂天气情况等工作要求,因此具有广阔的应用前景。从嵌入式车牌识别算法的研究和基于TMS320C6446的硬件平台的构建两个方面,对嵌入式车牌识别技术做了比较深入的研究,设计的车牌识别方法具有比较高的识别率和较快的识别速度,具有一定的实用价值。     

基于边缘与SVM的车牌自动定位与提取

提出了一种将边缘与SVM相结合的车牌定位与提取的方法。首先根据字符的边界特征进行粗筛选,获得几个车牌候选区;然后使用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。     

基于方向轮廓的小波分解车牌字符识别方法

字符识别是车牌识别的技术核心。本文提出了一种快速的车牌字符识别方法。首先提取字符的外轮廓。根据小波分解变换的性质,对字符轮廓进行多分辩分解,得到低分辨率下字符轮廓的近似,通过计算待识别字符与参考字符在多尺度下的轮廓之间的相似度,判别待识别字符与参考字符的匹配程度,最终确定匹配字符。本文对字符匹配算法进行了改进,加快了匹配速度,提高了匹配的可信度。利用本文算法,对1200幅车牌字符图像的识别,准确率达到95.4%,单字符识别平均耗时约为10ms。     

基于MSER与SVM算法的车牌定位识别方法

针对实际车牌识别系统中车牌位置定位难、字符识别率低等问题,提出了一种基于MSER与SVM算法的车牌定位识别。该方法分为定位和识别两步,输入图像经过预处理,通过MSER与SVM算法直接提取出车牌的字符区域,然后将车牌字符图像裁剪送入识别阶段,识别阶段同样利用SVM算法对车牌字符进行识别。经验证,该车牌定位识别方法识别速度快、准确率高,能够适用于实际生活中较为复杂的交通环境。     

一种基于Hausdorff距离的车牌字符识别算法

提出了一种基于Hausdorff距离的车牌字符识别算法，即先对待识别的字符图像进行细化，然后用改进的Hausdorff距离进行匹配识别。     

一种车牌自动识别系统设计方法

通过对连续视频流分析的方法判断并捕获车牌图像帧;基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位,进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理;最后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明本系统设计方法是可行的。     

汽车牌照自动识别系统

汽车牌照自动识别系统在智能交通系统（ITS）中占据重要地位，有着广阔的发展前景，本文介绍了汽车牌照识别系统，该系统包括了牌照的抓拍、牌照定位，识别等内容，最后给出了现场实验结果。     

一种运动模糊车辆牌照识别方法的研究

车辆快速运动情况下对其所拍摄的车牌图像通常比较模糊,在对其进行识别时效果不理想。针对此问题,提出一种基于Z变换的模糊车牌信息识别的新方法。该方法通过建立基于Z变换的图像退化模型和恢复模型,先对运动模糊图像进行复原处理,再对处理后的图像进行车牌信息识别。实验结果表明,该方法对模糊车牌信息识别的效果良好,具有一定的实用性。