车牌识别系统中的字符分割技术研究

车牌字符分割是车牌识别系统的三大关键技术之一。准确的字符分割,既能提高字符识别的准确率,又能提高识别的速度。针对车牌图像背景复杂、光照多变、干扰较多的情况,文章在车牌区域预处理的基础上提出了一种基于先验知识的垂直投影字符分割方法。实验结果表明该算法简洁、实时性好、处理正确率高,达到了实用的标准。     

基于投影特征值的车牌字符分割算法*

在车牌先验知识的基础上提出了一种基于垂直投影特征值的分割方法。大量实验表明,该算法能够快速找到字符之间的最优分割点,并自动去除车牌垂直边框和其他噪声点的干扰,适用于各种质量的车牌图像,分割准确率较高。     

基于投影和固有特征结合的车牌字符分割方法

根据车牌字符的固有特征,提出一种新的基于投影的车牌字符分割方法.该方法首先对车牌图像进行预处理,检测车牌倾斜角度,如果倾斜角大于指定角度则进行车牌倾斜校正,然后利用车牌的水平方向投影去除车牌的上下边框以及铆钉,对处理得到的图像进行二值化.再根据车牌字符的排列规则和字符间距的关系,利用车牌的垂直投影定位字符,先分割出第二个和第三个字符,从第三个字符开始分割出后五个字符,再利用已分割字符的知识来分割前两个字符,然后对分割出来的候选字符块进行处理,有效解决字符粘连和断裂的情况,最终实现车牌字符的准确分割.实验结果证明,该方法有较好的分割效果.     

基于字符综合特征的车牌字符分割算法

字符分割技术是车牌识别系统的关键技术之一。字符分割最主要的问题是字符粘连及车牌边框的影响。鉴于车牌字符具有布局规整,字符个数确定,字符大小一致、宽高存在规律等特征,文章提出一种将投影和字符间距相结合的基于字符综合特征的字符分割算法。实验证明该算法那对分割粘连字符具有较好效果。     

字符分割前车牌图像的预处理

本文针对车牌图像的特点提出了一种针对字符分割的车牌图像预处理方法。该方法首先将定位出的彩色图片进行彩色图像的灰度化处理,再进行目标增强、二值化、去除铆钉干扰、倾斜校正,从而实现车牌的精确定位,为字符分割做好准备。实验结果表明,该方法处理效果好,对光照不均、对比度低、污迹及倾斜度较大的车牌图像具有很好的鲁棒性。     

车牌识别中先验知识的嵌入及字符分割方法

针对车牌字符分割过程中先验知识嵌入困难,分割过程对于前期车牌定位依赖较强的问题,提出了一种新的先验知识嵌入方法及其对应的字符分割算法。给定一种类型的车牌,利用字符的可能排列方式定义马尔可夫链中的状态,可以将车牌字符分割转化为一组马尔可夫链的前向识别过程。结合连通分量提取及垂直投影分割算法,可以有效地获取车牌的最优分割结果及其置信度。在实际应用中,该算法不依赖于前期的精确定位,对粗定位后的图像即可进行快速有效地分割。该方法统一了不同类型车牌的先验知识嵌入方法,降低了编码复杂度。在中国车牌及马来西亚车牌上的实验结果均证明,该方法有效地提高了车牌字符分割的性能。     

基于投影的车牌字符分割方法

运用像素水平投影与竖直投影的方法,结合车牌字符的先验信息可以准确地对车牌字符进行切割。同时,针对某些汉字易被错误分割或漏割的情况。对汉字左右边界的起始位置进行标记,利用此标记获得该汉字的原始灰度图像,对其单独进行分割及二值化．避免汉字笔画退化为噪声。实验表明,该方法能够准确分割字符。     

车牌字符分割的算法研究与实现

为获得准确的单个车牌字符,提出了一种将连通域法和垂直投影法相结合的车牌字符分割算法。该方法首先根据车牌中每个字母或数字的连通性特点,按照一定的像素准则与相邻像素之间的连通关系扫描目标像素的相邻像素点,找出各自的连通区域;然后对车牌进行垂直投影找出汉字区域,精确地分割出单个字符。实验结果表明,该算法对车牌字符分割的准确性和处理速度都有较大提高,能满足系统实时性和准确性的要求。     

投影和模板匹配相结合分割车牌字符

提出了一种解决断裂、粘连、污损和部分遮挡车牌字符的分割算法.结合字符牌照的特征,对校正后的车牌图像进行投影,处理断裂和粘连的字符,实现字符初次分割.在初次分割的基础上,设计匹配模板对初次分割下来的车牌图像进行模板匹配,寻求误差最小的模板对字符重新分割.实验结果表明,该方法自适应性强,有很强的鲁棒性,可以获得最优的分割效果.     

中文分词技术在搜索引擎中的应用

本文介绍了搜索引擎的关键技术——中文分词技术,对中文分词技术的概念、常用算法以及分词的难点进行了详细介绍,让读者对中文分词的现状有所了解。     

基于滴水算法的验证码中粘连字符分割方法

众多研究表明,如果能将验证码中的字符分割开来,用现有的机器学习算法一般都能取得比较好的识别效果。针对字符粘连情况下的验证码的识别问题,提出了一种粘连字符的分割方法。该方法将字符的宽度统计值和竖直投影直方图中的投影极小值点相结合找到分割点,以这些分割点作为滴水算法的起始滴落点对粘连字符进行分割。实验结果证明,该方法用于分割验证码中的粘连字符具有一般性,能够提高验证码识别率。     

改善的支持向量机图像分割分类器构造

构造分类器是图像分割中重要的处理环节,论文将先验知识引入支持向量机,对支持向量机做了改善,在改善的支持向量机基础上构造实现了一个分类器,重点是将为了检验分类器的有效性,通过对UCI机器学习数据库的数据进行的实验,实验结果表明改善的支持向量机分类准确率比支传统持向量机的准确率高。     

一种基于字符分割与字符识别的LPR方法

对车牌识别(LPR)系统中字符分割与字符识别方法进行探讨.根据车牌字符的特点,首先利用投影法采用水平扫描和垂直扫描进行字符分割,接着对字符图像进行归一化处理,实现对字符的完全分割.在此基础上,利用BP神经网络识别算法实现车牌字符的识别,从而提高系统的识别速度和识别率.数字仿真的识别结果验证了该方法的正确性和有效性.     

银行客户分类的数据特征选择方法与实证研究

针对银行客户数据维度高、量级大和冗余特征多等问题,提出了一种借鉴多模态融合思想的综合特征筛选方法,通过计算并比较数据集中各特征的综合贡献度来对冗余特征进行筛选。基于真实银行客户数据特点,给出了一种包括类型转换及离散化、缺失值填充和标准化三部分的数据预处理方案,并对真实银行客户数据进行预处理;利用Pearson相关系数、随机森林、量化先验认知以及提出的多模态视角下的综合特征筛选方法对预处理后数据集中的冗余特征进行筛选,并分别提取到14个、8个、15个和11个特征;根据实验研究结果,从定性与定量两个层面对四种特征选择方法的特征选择效果进行充分比较。实验结果表明,提出的一种借鉴多模态融合思想的综合特征筛选方法能够有效弥补不同特征选择方法间的缺陷,降低数据维度,进而提升银行客户分类模型性能。     

一种离线手写体汉字切分的自适应算法

目前用于字符切分的算法主要有基于灰度直方图投影、字符连通域算法等,但这些算法不适用于相邻粘连汉字的切分。论文针对粘连汉字的切分,以邮件信函地址为对象,提出了一种离线手写体汉字切分的自适应算法。其基本步骤为:首先,基于灰值投影将手写汉字地址粗分为几个字段;其次,用傅立叶变换判断这些字段是否为粘连字段;再次,用汉字的字高和字宽的比值大小判断非粘连字是单字还是单字的部首;最后,以伸缩框法对粘连字分割,并对过分的部首进行合并。此算法的优势在于根据每个人书写的不同习惯,确定不同的伸缩框对汉字进行分割。     

基于纹理分析和垂直投影的车牌定位算法

根据车牌区域字符的纹理特征和统计规律,提出了一种综合纹理分析和垂直投影的车牌定位方法。由于光照、拍摄角度会对图像产生对比度偏低、图像倾斜和变形等不良影响,利用车牌字符纹理丰富的特征寻找车牌区域可以避开了这些不良影响,并利用灰度垂直投影的统计特征进一步删除由于复杂背景而产生的伪车牌区域。实验结果表明,该方法对于背景复杂的图像,可以得到很好的定位效果,解决了复杂背景下车牌图像提取的难点问题。     

一种利用灰度信息和二值信息的手写字符分割

在字符识别系统中,字符的有效分割是识别的关键。该文描述了一种两阶段的手写字符分割方法。根据字符倾斜角度将原字符串图像划分出若干个形状不规则的区域,每个区域含有一条分割线;针对现有分割方法的某些局限性,提出采用字符图像灰度信息和二值信息相结合的方式来求取分割区域中的分割路径。实验结果表明了该方法对于手写字符分割的有效性。     

印刷哈萨克斯拉夫粘连字符的切分方法

哈萨克斯拉夫图像文本经过行切分和列切分后,存在水平方向接触和垂直方向重叠的粘连字符。为提高字符识别率,依据字符连通域的最小外接矩形切分开垂直方向重叠的粘连字符图像块;利用判决条件:字符宽度概率密度分布图、字符图像块垂直投影的波峰数目和字符图像块垂直投影波峰的对称性,分离初始粘连字符图像块中正确的单个字符图像块和实际接触的粘连字符图像块;在允许的字符宽度范围内,寻找粘连字符图像垂直投影图的极小值点,以切分实际接触的粘连字符。实验结果表明,该方法泛化能力较好且识别率有明显提高。