主成分分析方法(PCA)在车辆牌照识别中的应用

• 作者: 张桂林 邬岚
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌识别 特征空间 奇异值分解(SVD) 主成分分析(PCA)
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 110-112
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2733字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2007.03.039

摘要

将主成分分析方法(PCA)应用于车牌识别.首先根据采集到样本分类构造各类样本对应特征子空间,然后对待识别字符图片进行预处理,再分别向各类特征空间投影,根据重构误差判断类别识别字符.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张桂林	华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室	69	1527	19.0	37.0
2	邬岚	华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室	1	14	1.0	1.0