基于改进隐马尔可夫特征的车牌识别技术

为实现复杂光照条件及字符图像存在旋转、遮挡和污损等情况下车牌字符的准确识别,提出基于改进隐马尔可夫特征的车牌字符识别算法,算法通过快速独立成分分析对隐马尔可夫特征降维,减少参与神经网络分类的特征维数从而提高识别效率,通过选取代表性训练样本参与分类器训练,减少算法对硬件性能的要求从而进一步提高算法的识别效率。实验结果表明,该算法在保持原有统计特征分类识别性能的条件下,显著减少了运行时间,提高了识别准确率。