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摘要:
研究了现有的字符识别方法,通过算法改进和优化组合,提出了一套分级处理的车牌字符识别方案,将基于弹性穿线的模板匹配和并行BP神经网络识别方法有机的结合起来,在充分发挥神经网络高识别率优势的基础上,极大的提高了识别速度.
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文献信息
篇名 基于弹性模板匹配和并行神经网络的车牌字符识别
来源期刊 交通与计算机 学科 交通运输
关键词 车牌识别 模板匹配 神经网络
年,卷(期) 2003,(5) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 34-37
页数 4页 分类号 U49
字数 2834字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn.1674-4861.2003.05.010
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 都思丹 124 1194 16.0 29.0
2 高敦堂 53 650 14.0 23.0
3 许军宁 2 26 2.0 2.0
4 蔡冬军 1 18 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
车牌识别
模板匹配
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
交通信息与安全
双月刊
1674-4861
42-1781/U
大16开
武汉市武昌和平大道1178号
38-94
1983
chi
出版文献量(篇)
3739
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