SVM在车牌字符识别中的应用

• 作者: 吴进军 杜树新
• 来源期刊: 电路与系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 车牌字符识别 排列特征 识别组合
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3547字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-0249.2008.01.016

摘要

采用支持向量机方法实现车牌字符识别.根据车牌字符排列特征,构造了汉字、数字、字母、数字+字母4个最佳分类器,通过车牌字符的序号对每个字符进行对应识别,再将识别结果组合得到车牌号码.实验结果表明该方法具有较高的车牌字符整体识别率,达到了98.33%,识别时间仅为15ms,能够满足实际应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜树新		3	176	3.0	3.0
2	吴进军		1	50	1.0	1.0