基于小波的车牌汉字特征提取

• 作者: 叶修梓 张三元 潘翔
• 来源期刊: 中国图象图形学报A辑
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别(520·2040) 车牌汉字 矩 小波变换 特征提取
• 年，卷（期）: 2003,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 1218-1222
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4065字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2003.10.020

摘要

车牌识别系统是智能交通不可或缺的一部分.在车牌识别系统中,车牌首位汉字的特征提取和识别是一个难点.为此,将小波的多分辨率特性应用于车牌汉字特征的提取,提出了一种直接从灰度图象提取车牌汉字特征的提取方法.该方法首先提取图象的小波矩和基于小波分解的区域密度特征,然后以识别率好坏为最优依据,进行特征分量排序和选择,最后把特征矢量送入BP神经网络进行字符识别.该方法避免了一些传统汉字特征提取方法需要对图象进行二值化操作而造成的汉字字符结构信息丢失.提取的特征有效地反映了车牌汉字的局部和全局特征.实验结果表明该特征提取方法可以得到比较好的识别效果.