| 基于RBFNN和非全字符输入的车牌识别方法 |
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| 引用本文： | 赵志刚,缪凯,吕慧显.基于RBFNN和非全字符输入的车牌识别方法[J].光电子．激光,2007,18(12):1457-1461. |
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| 作者姓名： | 赵志刚 缪凯 吕慧显 |
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| 作者单位： | 青岛大学信息工程学院,山东,青岛,266071;青岛大学自动化学院,山东,青岛,266071 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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青岛大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 采用径向基神经网络（RBFNN）识别车牌，RBFNN的算法采用混合结构优化算法，在识别中使用非全字符输入和多层识别器。混合结构优化算法减小了RBFNN的结构，提高了RBFNN的泛化能力；非全字符减少了RBFNN的输入，提高了车牌识别的速度；多层识别器保证了非全字符输入的识别率。将RBFNN的混合结构算法和非全字符输入、多层识别器相结合，在保证识别率的基础上，提高了识别速度。仿真试验表明：相对于全字符输入的车牌识别，本方法在时间复杂度上有很大优势；相对于K-means算法的RBFNN车牌识别，本方法在泛化能力上有一定的优势。
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| 关 键 词： | 神经网络 车牌识别 非全字符输入 |
| 文章编号： | 1005-0086(2007)12-1457-05 |
| 修稿时间： | 2006年11月6日 |
A Mobile Sign Recognition Based on Hybrid Structure Optimization Algorithm and Non-entire Character Input |
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| ZHAO Zhi-gang,MIAO Kai,LV Hui-xian.A Mobile Sign Recognition Based on Hybrid Structure Optimization Algorithm and Non-entire Character Input[J].Journal of Optoelectronics·laser,2007,18(12):1457-1461. |
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| Authors: | ZHAO Zhi-gang MIAO Kai LV Hui-xian |
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| Affiliation: | ZHAO Zhi-gang1**,MIAO Kai1,LV Hui-xian2(1.College of Information , Engineering,Qingdao University,Qingdao 266071,China,2.College of Automation Engineering,China) |
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| Abstract: | This article uses the RBFNN to recognize mobile sign,which uses the non-entire character input and the multi-layered recognizer in the recognition,and the RBFNN algorithm uses the hybrid structure optimization algoirthm.The hybrid structure optimization algorithm minished the structure of RBFNN and enhanced the recognition ability.The non-entire character input reduced the number of input neurons in RBFNN and improved the speed of recognition,the multi-layered recognizer ensured the recognition rate of non-... |
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| Keywords: | neural networks recognition of mobile sign non-entire character input |
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