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将协同学理论应用于车牌汉字识别中,并将水平尺度分离出来,通过傅立叶变换和对数映射预处理方法,实现对车牌汉字的水平平移和水平尺度不变性识别。实验表明,使用预处理方法后,对水平平移和水平尺度这两种空间变化的汉字识别有着较显著的改善。 相似文献
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本文在传统Hopfield ANN基础上,对汉字识别某些方式提出一种新的方法,并在输出匹配的可行性上进行新的探索。在汉字字库的建立方法上提出新的观点,研究表明,本文所述方法是行之有效的,提高了汉字识别率。 相似文献
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手写体汉字识别的超综合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
受超综合思想的启发,本文提出了两种手写体汉字识别的集成方法。第一种方法基于线性模型,第二种则基地有监督学习的网络集成方法。与以前的集成方法相比,该方法在通过监督学习自动获取集成系统的参数方面取得了成功,它对于分类大量的模式识别问题是非常重要的。实验结果证明,集成系统的效果比任何一个单一分类器要好得多。 相似文献
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模式识别问题中,国内外学者对汉字的识别开展了较深入的研究。该文研究多种分类识别方法的优缺点及适用范围,确立采用支持向量机的方法对古汉字进行识别研究,结果表明,支持向量机方法与其他分类方法相比,对于古汉字有更高的识别效率。 相似文献
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基于字符结构知识的车牌汉字快速识别技术 总被引:5,自引:2,他引:5
车牌汉字识别效率一直是制约车牌自动识别系统推广应用的瓶颈。采用多级分类方法,充分利用车牌汉字图像的空问结构特征(像素空间分布投影,字符的笔段类型、数量及拓扑关系等)可实现车牌汉字的快速辨识。实践表明,该方法能快速从车牌汉宁图像中辨识出汉字字符,识别准确度可达98%。 相似文献
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目前,联机手写汉字识别系统在笔输入计算机方面已得到较成功的应用,相对传统的汉字编码输入法,笔输入法简单直观、勿须学习,因而迅速为人们所接受,联机手写汉字识别技术也随之成为人们关注的焦点。 一、汉字识别概述 和联机识别的特点 汉字识别是模式识别的一个分支,其任务是研究如何使计算机“识字”。汉字识别系统通常采用光电转换装置(数字化仪、光笔、鼠标器等)把汉字或字符 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于小波和神经网络的车牌字符识别新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
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。 相似文献
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李非 《计算机与数字工程》2021,49(6):1229-1233,1252
针对传统BP网络算法存在车牌字符识别速度慢和准确率低的问题,提出了一种SCG优化的BP神经网络车牌字符识别的算法.通过对BP神经网络的输入和算法进行改进实现提高神经网络对字符的识别效率.对输入的优化是使用主成分分析法进行车牌字符特征提取,将提取的特征作为BP神经网络的输入.对算法的优化是使用成比例共轭梯度下降法寻找网络... 相似文献
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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. 相似文献
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针对车牌字符识别中模板匹配法识别率低,尤其是无法准确识别相似字符的不足,提出了一种局部HOG和分层LBP特征融合的车牌字符识别方法. 首先利用模板匹配法对车牌所有字符进行初步识别,然后利用HOG算子提取车牌和模板相似字符中最具区分度的一小块边缘特征,接着利用LBP算子提取原始车牌和模板相似字符中相同区域块的分层纹理特征,将两种特征串行融合构建串行特征向量,最后根据特征向量之间的卡方距离来度量车牌字符和模板字符的相似性,进而完成二次识别. 通过实验比较了11种算法的识别性能,结果表明本文方法有效地解决了相似字符误识别的问题,在保证识别速率的同时识别率显著提高,达到99.52%. 相似文献