基于粗糙集的车牌字符识别方法

• 作者: 刘喜平 高伟
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 字符识别 车牌识别
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 253-256
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-2395.2005.03.008

摘要

提出了一种基于粗糙集理论的车牌字符识别的方法,通过粗糙集的属性约简,有效地压缩了图像的特征数目,提高了运行效率,并且采用基于影响因子的图像判别算法,有效地提高了识别的准确率.以在高速公路收费站实地拍摄的车牌图像为样本,经过车牌的定位、分割,以及字符的分割,选取其中的300幅字符图像作为训练集,100幅字符图像作为测试集,实验结果表明:将训练集图像作为输入,正确识别率为100%;将测试集作为输入,正确识别率为86%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘喜平		6	39	3.0	6.0
2	高伟	山西大学数学科学学院	4	22	2.0	4.0