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Trace变换和支持向量机的车牌字符识别新方法

为了提高车牌上的字符识别准确率,提出一种结合Trace变换和支撑矢量机（SVM）的字符识别方法.在字符识别方面,以Trace变换方法提取字符特征,并运用支持向量机对字符进行模式分类.将算法应用到实际的车牌字符识别中,识别结果表明,这种方法在提高识别速度的同时,有效提高了字符的识别精度.     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于灰狼优化算法的车牌字符识别研究

为了提高车牌字符识别的准确率和模型的泛化能力,提出一种基于字符特征向量和灰狼优化算法的字符识别方法。该方法通过提取车牌字符的特征向量建立非线性支持向量机模型,利用灰狼优化算法对支持向量机参数寻优,并基于寻优参数建立识别模型。经过实验对比,该方法相比其他优化算法寻优时间更短且识别准确率更高。     

BP神经网络在车牌字符识别中的应用研究

研究车牌字符识别问题,针对传统神经网络在车牌字符识别存在识别准确率低、效率低的问题,提出了一种基于改进神经网络的车牌字符识别方法.该方法首先采用Gabor滤波器提取车牌字符的特征,PCA降维处理消除车牌字符特征之间的冗余信息,然后采用改进的神经网络对提取特征进行训练得到最优识别模型,最后利用最优模型对车牌字符进行识别.仿真实验表明,数字及字母的识别准确率达95.0%以上,汉字的识别准确率达93.1%,与传统识别方法相比,识别准确率和识别速度都有了较大的改进,该方法在车牌识别的应用有着广泛的前景.     

基于SVM混合网络的车牌字符识别研究

本文提出了一种基于SVM混合网络的车牌字符识别方法。首先根据国内车牌字符的排列特点依次构造汉字识别子网、英文识别子网、英文与数字识别子网以及数字识别子网。然后针对英文字符和阿拉伯数字的字体结构具有连通性这一特点．采用形态学方法进行滤波处理．以减少噪声干扰。预处理后提取字符的小波包系数和矩做为特征量，最后在各个识别子网中采用SVM识别方法对车牌中的汉字、英文字符以及阿拉伯数字进行了识别。实验结果表明，该方法效果良好。     

应用两级分类实现车牌字符识别

在分析特征提取方法的基础上,提出了一种模拟人类智能的两级分类识别算法。第一级采用描绘字符整体信息的统计特征,利用SVM分类器进行识别;第二级采用描绘字符细节信息的结构特征,依据决策表区分形近字符,使车牌中形近字符的识别率得到提高。算法对提取的统计特征值进行了优化调整,使其有效地克服了字符偏移的影响,并引入可信度评判机制,使SVM分类器的性能得以提高。     

基于FPGA的车牌字符识别方法的研究

设计了根据车牌的彩色特征对车牌位置进行粗定位,再利用车牌字符二值化特征来精确定位的双重车牌定位方法。在中值滤波和二值化等预处理后,提取出车牌中的字母和数字字符并建立相应的模板,通过字符归一化在NIOSII中采用最大相似度算法较好的识别了车牌号码。实验结果表明,该方法具有良好的实时性和较高的识别率。     

基于模板匹配和支持向量机的点阵字符识别研究

食品、药品包装上的点阵字符信息一般包含生产日期和其他重要信息。针对目前单一的点阵字符识别方法准确率不高,且对点阵字符在复杂环境下（既包含点阵字符又包含连续字符）字符定位准确性低的问题,提出了一种基于模板匹配和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的组合点阵字符识别方法。该方法利用点阵字符的离散性质来准确定位点阵字符,然后分别通过基于灰度的模板匹配和基于特征的模板匹配方法得到两个判定结果。若判定结果相同,则识别出字符;若判定结果相异,将这两个结果送给SVM进行识别,得出识别结果。实验结果表明,该方法在点阵字符的定位准确性和识别率方面都优于传统字符识别方法,且识别鲁棒性较好,字符识别率达到96.10%。     

基于AdaBoost的车牌字符快速识别方法研究

采用动态自适应权重裁剪方法快速训练AdaBoost集成网络,通过在迭代过程中动态地寻找最优裁剪系数,缩短网络的训练时间,减少其个体数目。实验表明,该方法能够快速构建神经网络集成分类器,并取得良好的识别效果。     

基于支持向量机的说话人识别研究

解决说话人识别问题具有重要的理论价值和深远的实用意义,本文在研究支持向量机理论的基础上,采用支持向量机的分类算法实现说话人识别系统的训练和测试,并将小波去噪技术应用于说话人识别的预处理过程中,改善进入说话人识别系统的语音质量。实验表明,在说话人识别系统中,支持向量机结合小波去噪可以获得较好的识别率。     

基于支持向量机的说话人识别研究

解决说话人识别问题具有重要的理论价值和深远的实用意义，本文在研究支持向量机理论的基础上，采用支持向量机的分类算法实现说话人识别系统的训练和测试，并将小波去噪技术应用于说话人识别的预处理过程中，改善进入说话人识别系统的语音质量。实验表明，在说话人识别系统中，支持向量机结合小波去噪可以获得较好的识别率。     

基于支持向量机的人脸识别研究

研究基于支持向量机的人脸识别技术.在识别过程中,首先将人脸图片分为子图片,再利用离散小波变换提取子图片特征组合为多维向量作为整幅人脸图片特征.在此基础上,为每个类构造一个支持向量机进行识别.基于ORL人脸数据库的模拟实验表明,算法实现较简单,并具有较好的性能.     

基于单字符注意力的全品类鲁棒车牌识别

复杂场景下的高精度车牌识别仍然存在着许多挑战, 除了光照、分辨率不可控和运动模糊等因素导致的车牌图像质量低之外, 还包括车牌品类多样产生的行数不一和字数不一等困难, 以及因拍摄角度多样出现的大倾角等问题. 针对这些挑战, 提出了一种基于单字符注意力的场景鲁棒的高精度车牌识别算法, 在无单字符位置标签信息的情况下, 使用注意力机制对车牌全局特征图进行单字符级特征分割, 以处理多品类车牌和倾斜车牌中的二维字符布局问题. 另外, 该算法通过使用共享参数的多分支结构代替现有算法的串行解码结构, 降低了分类头参数量并实现了并行化推理. 实验结果表明, 该算法在公开车牌数据集上实现了超越现有算法的精度, 同时具有较快的识别速度.     

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。