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摘要:
由于受光照条件、牌照自身清洁程度等因素影响,车牌识别系统往往达不到满意的字符识别率.结合神经网自适应的特点,本文利用基于自适应谐振理论(Adaptive Resonance Theory,ART)构成的自组织神经网络进行字符识别,给出了算法和实验结果.
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文献信息
篇名 利用神经网络识别车辆牌照字符
来源期刊 鞍山钢铁学院学报 学科 工学
关键词 字符识别 自适应谐振理论 神经网络
年,卷(期) 2001,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 50-52
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 1754字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-1048.2001.01.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谢元旦 鞍山钢铁学院计算机科学与工程学院 4 54 3.0 4.0
2 张颖 鞍山钢铁学院电子信息与工程学院 4 42 2.0 4.0
3 王世文 鞍山钢铁学院计算机科学与工程学院 1 38 1.0 1.0
4 张学东 鞍山钢铁学院计算机科学与工程学院 2 38 1.0 2.0
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研究主题发展历程
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字符识别
自适应谐振理论
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
辽宁科技大学学报
双月刊
1674-1048
21-1555/TF
大16开
辽宁省鞍山市高新技术产业开发区千山路185号
1979
chi
出版文献量(篇)
2893
总下载数(次)
6
总被引数(次)
9608
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