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摘要:
基于粗集(RS)理论和神经网络的车辆牌照识别系统由车牌定位和字符识别两部分组成.用主量分析(PCA)方法进行特征抽取,RS方法对特征信息进行预处理,约简后的特征作为网络输入,构成车牌字符识别网络.以"A"字母为例,提取字符特征后,并用RS化简神经网络的训练样本数据集,以实现车牌字符识别.
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文献信息
篇名 基于粗集理论和神经网络的车牌字符识别
来源期刊 兵工自动化 学科
关键词
年,卷(期) 2004,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 64-64
页数 1页 分类号
字数 397字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-1576.2004.05.062
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 黄辉先 湘潭大学信息工程学院 132 921 17.0 23.0
2 肖业伟 湘潭大学信息工程学院 24 130 6.0 10.0
3 汤红忠 湘潭大学信息工程学院 28 238 9.0 14.0
传播情况
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2004(0)
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相关学者/机构
期刊影响力
兵工自动化
月刊
1006-1576
51-1419/TP
大16开
四川省绵阳市207信箱
1982
chi
出版文献量(篇)
6566
总下载数(次)
20
总被引数(次)
28636
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