基于支持向量机的车牌字符识别

• 作者: 何小海 吴炜 周强 杨晓敏
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌字符识别 Gabor滤波器 支持向量机 特征提取
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 968-972
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 354字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2009.04.021

摘要

作者将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别.算法首先采用Gabor变换和外围轮廓结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器,再应用SVM分类器分类和判别车牌字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何小海	四川大学电子信息学院图像信息研究所	395	2334	21.0	30.0
2	吴炜	四川大学电子信息学院图像信息研究所	82	916	17.0	25.0
3	杨晓敏	四川大学电子信息学院图像信息研究所	77	789	17.0	24.0
4	周强	东方锅炉集团(股份)有限公司技术中心	1	11	1.0	1.0