基于SOM神经网络聚类的车牌号码倾斜校正算法

• 作者: 刘军华 李桥 雷超阳
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 汽车牌照 SOM聚类 倾斜校正 投影法
• 年，卷（期）: 2009,（14）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 3406-3408,3413
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2905字
• 语种: 中文

摘要

经过摄像机摄入的图像会发生倾斜,给车牌的准确识别带来了困难.针对此问题,利用SOM神经网络良好的聚类性能,在水平倾斜校正时,把车牌号码图像中的像素坐标聚成两类,拟合成一条直线,计算出该直线倾斜角,完成水平校正;按照以上同样方法进行垂直倾斜校正.实验结果表明,该方法能准确获取车牌号码的倾斜角,算法结构简单,抗干扰能力较强,符合汽车牌照图像的特点,具有较好的处理效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷超阳	长沙通信职业技术学院计算机工程系	38	190	8.0	12.0
2	刘军华	长沙通信职业技术学院计算机工程系	18	73	4.0	8.0
3	李桥		17	56	4.0	7.0