基于SVM混合网络的车牌字符识别研究

• 作者: 王润民 邹永星 钱盛友
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 字符识别 支持向量机 矩 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（34）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 222-223,259
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.34.091

摘要

本文提出了一种基于SVM混合网络的车牌字符识别方法.首先根据国内车牌字符的排列特点依次构造汉字识别子网、英文识别子网、英文与数字识别子网以及数字识别子网.然后针对英文字符和阿拉伯数字的字体结构具有连通性这一特点,采用形态学方法进行滤波处理,以减少噪声干扰.预处理后提取字符的小波包系数和矩做为特征量,最后在各个识别子网中采用SVM识别方法对车牌中的汉字、英文字符以及阿拉伯数字进行了识别.实验结果表明,该方法效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王润民	湖南长沙湖南师范大学物理与信息科学学院	1	18	1.0	1.0
2	钱盛友	湖南长沙湖南师范大学物理与信息科学学院	1	18	1.0	1.0
3	邹永星	湖南长沙湖南师范大学物理与信息科学学院	1	18	1.0	1.0