基于神经网络的机动车号牌字符识别

• 作者: 左平 张禹 韩笑 马驷良
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 字符识别 神经网络 BP算法
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 461-466
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 2730字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-5489.2005.04.015

摘要

以定位、分割后的机动车号牌字符为研究对象. 首先, 对机动车号牌图像进行大小、灰度方差、灰度均值的标准化处理. 其次, 根据机动车号牌字符的特点, 抽取字符3种不同的特征, 构造3个BP神经网络对机动车号牌字符进行识别. 并根据字符在机动车号牌中所处位置的差异, 在每个BP神经网络中构造4种不同的子网络分别进行训练和识别. 最后, 每个BP神经网络的输出通过加权求和的组合方式得到最终识别结果. 在组合各网络输出前, 采用对字符图像求取局部二阶差分值的方法, 将字形相近的字符进行再分类, 从而有效地降低误识率. 通过分析实验结果, 表明本算法在机动车号牌识别应用中达到了理想的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马驷良	吉林大学数学研究所	49	577	13.0	21.0
2	韩笑	吉林大学数学研究所	27	239	8.0	15.0
3	左平	吉林大学数学研究所	8	81	4.0	8.0
4	张禹	吉林大学数学研究所	9	101	3.0	9.0