基于分级网络的车牌字符识别算法

• 作者: 吴成东 李孟歆
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 车牌识别 径向基函数网络 二级网络 识别率
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1703-1705
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.05.029

摘要

提出了一种基于分级径向基神经网络的车牌字符识别算法,采用两级径向基神经网络结构,由一级网络识别后,通过对识别结果和置信度进行分析,确定了12个二级子网;采用动态误差分割算法进行网络训练,通过大量实验研究,车牌整体识别率达到了86.58%,平均识别时间为181ms,对比性研究验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴成东	东北大学信息科学与工程学院	168	1357	19.0	27.0
2	李孟歆	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	78	244	9.0	13.0