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基于Elman递归神经网络的汽车牌照定位方法研究
引用本文:金小莉,王养利. 基于Elman递归神经网络的汽车牌照定位方法研究[J]. 计算机仿真, 2005, 22(2): 207-209
作者姓名:金小莉  王养利
作者单位:西安电子科技大学计算机学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学计算机学院,陕西,西安,710071
摘    要:该文提出了一种新的基于Elman递归神经网络的汽车牌照定位方法。Elman递归神经网络具有上下文层 ,它将隐含层前一时刻的输出反馈到当前时刻的输入 ,这种反馈连接使Elman网络能够检测随时间变化的序列信息。该文的牌照定位方法利用Elman神经网络的反馈连接特性以及牌照区的水平和垂直两个方向的梯度特征不同于图像中的其它区域的特点 ,以一个小窗体 (12× 12 )内图像在两个方向的梯度值 ,对神经网络进行训练 ,然后在同样的梯度图上滑动该小窗体 ,让训练后的神经网络判断小窗体内的区域是否为牌照区的一部分 ,并结合汽车牌照的几何特征来实现牌照定位。实验结果表明该方法的准确定位率高

关 键 词:神经网络  牌照定位  梯度
文章编号:1006-9348(2005)02-0207-03
修稿时间:2003-09-10

Vehicle License Plate Locating Using Elman Recurrent Network
JIN Xiao-li,Wang Yang-li. Vehicle License Plate Locating Using Elman Recurrent Network[J]. Computer Simulation, 2005, 22(2): 207-209
Authors:JIN Xiao-li  Wang Yang-li
Abstract:
Keywords:Neural network  Plate location  Gradient
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