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摘要:
本文介绍了一种基于粗糙集理论的优化车牌字符识别的方法.粗糙集理论是一种继神经元网络和模糊数学之后的新的处理含糊和不确定性知识的数学工具;粗糙集方法是一种具有发展潜力的智能信息处理方法.本文主要思想就是在汉字的网格特征提取过程中保持分类能力不变的前提下,通过知识约简提出了一种车牌字符网格特征选择的改进算法;它不仅找出了对识别最有效的网格特征集,而且可以大大降低图像特征空间的维数,减少工作量和无用特征干涉,从而提高了分类识别率.
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文献信息
篇名 基于精糙集的车牌字符特征提取方法探讨
来源期刊 九江学院学报 学科 工学
关键词 粗糙集 字符识别 分类 知识约简 特征
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 机械电子材料
研究方向 页码范围 36-39
页数 4页 分类号 TP391.4
字数 3026字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4580.2008.06.011
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 舒田华 九江学院电子工程学院 8 8 2.0 2.0
2 舒彤 九江学院电子工程学院 13 43 4.0 6.0
3 余香梅 九江学院电子工程学院 12 28 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
字符识别
分类
知识约简
特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
九江学院学报(社会科学版)
季刊
1673-4580
36-1285/C
大16开
江西省九江市前进东路551号
1982
chi
出版文献量(篇)
3249
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16
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5357
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