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。     

FOUrier变换和小波变换一般形式一线调频小波变换和多普勒小波变换

Fourier交换，窗口Fourier变换与小波变换在许多领域得到广泛的应用，该文回顾了Fourier变换和小波变换的发展；介绍了两种新的处理非平衡信号的方法，线线调频小波变换和多普勒小波变换；分析了线调频小波变换是短时Fourier变换和小波变换的时频分析的统一时频表示形式，Fourier变换，小波变换以及线调频小波变换都是多普勒小波变换的特殊情况，线调频小波变换和多普革小波变换比Fourier变换和小变换更具灵活性，为图像，信号处理提供了新的方法和工具。     

基于小波包和Zernike矩特征提取的车牌字符识别

提出了一种基于小波包和Zernike矩特征提取的车牌字符识别方法。首先针对数字字符特殊的字体结构,采用了数学形态学方法进行滤波处理。预处理后,对待识别字符进行三层小波包分解,获取第三层各节点小波包系数;同时对小波包分解后的第二层各节点进行重构,并分别计算重构后所得图像的Zernike矩;最后对获得的小波包系数和重构后所得图像的Zernike矩所组成的特征空间进行降维处理,并利用BP神经网络对车牌中的数字进行识别。实验结果表明,该方法效果良好。     

基于奇异值分解和多尺度小波变换的车牌字符识别研究

小波变换作为一种新兴的技术,在提取字符的结构特征方面有其自身的优势,而奇异值分解又是一种有效的代数特征提取方法。采用了两级识别方法,粗分类利用多尺度小波变换、特征值分解和3近邻法得到动态候选集,根据该候选集进行细分类。实验结果表明,该方法能够较好地对车牌字符进行分类。     

基于小波变换的嵌入式图像编码研究

对基于小波变换的嵌入式图像编码进行分析，对其中具有代表性的嵌入式零树小波编码（EZW）、多级树集合分裂算法（SPIHT）、集合分裂嵌入块编码（SPECK）进行比较和讨论，并予以实现。     

基于多进制小波变换的图象压缩编码

首先介绍了多进制小波理论,然后提出一种基于多进制小波的图象压缩编码方法,通过对具体影象的实验,证明了该方法的可行性和优越性。     

基于图论分析的车牌数字字符识别研究与应用

细化后的字符图像可以看作是一幅连通图，从图论的观点出发，在对车牌末尾三位数字字符图像识别中，选择闭合曲线作为其整体特征，将笔画端点所处字符图像中子区域的位置做为主要的细节特征，对车牌数字字符进行识别。试验结桌表明该方案是可行的和有效的。     

基于小波变换的嵌入式图像编码研究

对基于小波变换的嵌入式图像编码进行分析,对其中具有代表性的嵌入式零树小波编码(EZW)、多级树集合分裂算法(SPI-HT)、集合分裂嵌入块编码(SPECK)进行比较和讨论,并予以实现。     

基于轮廓层次和小波分析的工业字符识别

为了提高工业字符识别的准确率,增强字符识别算法对含噪声字符或发生形变字符的适应性,提出了一种改进的轮廓层次特征提取方法.对经过预处理归一化的字符,先提取轮廓层次特征,再对特征信号进行小波分解,从分解结果的低频部分中提取特征信息,最后将特征输入SVM(Support Vector Machines,支持向量机)训练和分类.实验结果表明,该特征提取方法降低了后续要处理的数据量,具有良好的抗干扰能力,实用价值较高.     

多小波图象变换的统计分析

多小波是一种新的小波,多小波的应用更是近几年才日见兴起,因此,有关多小波图象变换的一些基本统计数据,如均值、方差、量化后零系数的比例等等,尚未见诸学术刊物,而这些数据又是从事多小波图象编码研究的基本依据。从学术刊物和互联网上收集了5种不同性质的多小波,对这些多小波图象变换特性进行了详尽的统计分析。通过统计分析发现：（1）图象经过CL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还进一步汇聚在最低分辨率子图象的第一个分量上,因此,CL多小波最适合图象编码;（2）图象经过CARDBAL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还平均分摊在最低分辨率子图象的4个分量上,因此,通过相关性编码可以大幅度提高CARDBAL多小波图象编码的压缩比;（3）图象经过GHM多小波变换后,最低分辨率子图象的能量既不是集中在一个分量上,也不是平均分配在4个分量上,因此,尽管GHM是最早发现的多小波,且是目前最为常用的多小波,但它其实并不是图象编码的首选。     

一种手写体汉字特征提取新方法—小波变换及弹性网络技术的应用

利用小波分析方法将汉字图象分解为横、撇、竖、捺４个方向的分量，然后结合弹性网络技术，提出了进行了手写体汉字特征提取的一种新方法，实验结果显示此方法是行之有效的。     

基于小波变换和ART网络的手写数字识别

由于小波变换能有效地提取字符的结构特征,自适应共振(ART)网络有很好的学习能力。本文将二者结合起来,用小波变换抽取特征、用自适应共振ART网络作模式分类器来识别手写数字。实验证明该方法有很高的识别率,能够有效地进行手写数字的分类,可以满足实际应用。     

优化的小波变换和改进的LDA相融合的人脸识别算法

提出了一种优化的小波变换与改进的LDA相融合的人脸识别算法。首先对经过预处理的人脸图像进行2层小波变换并提取特征,然后对小波分解后的高频子带进行融合,并在改进的LDA下利用交替方向法求出投影矩阵和最优融合系数,再结合低频子带在改进的LDA下的特征表示,利用最近邻分类器进行分类。实验结果表明,该算法在ORL及YALE人脸库上的识别效果较传统的人脸识别算法更优。     

基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究

传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法。算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果 。     

基于Gabor小波变换和支持向量机的人脸识别

将Gabor小波变换和支持向量机分类方法结合起来进行人脸识别。通过由Gabor小波变换系数表示的若干个人脸模板和人脸图像之间的匹配来确定特征点的近似位置；在所有的特征点位置计算Gabor小波变换系数并将其串联成表示人脸图像的向量；采用一种层次分解的支持向量机二叉决策树进行分类识别。实验结果表明了该方法的可行性。     

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。     

基于退化四元小波变换的纸币识别

针对如何提取纸币图像特征和提高识别率的问题,综合利用退化四元小波变换具有的相位特性,提出一种基于退化四元小波变换的纸币识别方法.该方法首先对采集的纸币图像进行倾斜校正和边缘检测,然后运用退化四元小波对纸币图像进行分解操作,并对分解系数进行统计分析,将每个分解子带系数的能量和标准差作为该纸币图像的特征向量,最后将支持向量机作为分类器对纸币图像进行识别.本文方法在资源约束的嵌入式清分系统上实现,实验结果表明采用本文提出的算法突破了传统纸币识别系统识别率很难再提高的瓶颈,同时能够满足清分系统的实时性要求.     

基于小波变换和NMF的人脸识别方法的研究

为了克服PCA、ICA等传统方法在人脸图像特征抽取时存在速度慢、识别率低的缺点,该文提出了一种将非负矩分解思想应用于人脸特征提取的算法。利用小波变换对人脸图像进行分解,对其中包含主要信息的低频子带运用NMF构造特征子空间,在子空间内实现识别。实验结果表明,该方法实用、有效,减少了计算量,提高了系统的识别率,使识别率达到90％以上,有着广泛的研究价值和应用 前景。     

基于小波的车牌汉字特征提取

车牌识别系统是智能交通不可或缺的一部分.在车牌识别系统中,车牌首位汉字的特征提取和识别是一个难点.为此,将小波的多分辨率特性应用于车牌汉字特征的提取,提出了一种直接从灰度图象提取车牌汉字特征的提取方法.该方法首先提取图象的小波矩和基于小波分解的区域密度特征,然后以识别率好坏为最优依据,进行特征分量排序和选择,最后把特征矢量送入BP神经网络进行字符识别.该方法避免了一些传统汉字特征提取方法需要对图象进行二值化操作而造成的汉字字符结构信息丢失.提取的特征有效地反映了车牌汉字的局部和全局特征.实验结果表明该特征提取方法可以得到比较好的识别效果.     

一种基于小波变换的V型坡口焊缝识别算法

小波变换分析方法是现代迅速发展起来的一门新兴学科,在图像处理方面得到很好的应用。利用小波变换检测信号边缘的优势,对V型焊接激光图像的边缘检测技术进行了系统的研究,对V型坡口焊接激光图像的焊缝识别方法进行了系统的研究,给出了基于小波变换的焊缝识别算法,同时进行了大量的实验研究,提出了一种基于小波变换的V型坡口激光图像光纹提取以及计算焊接纠偏量的方法。