基于SVM的车牌自动识别系统

• 作者: 任刚 常淑英 戴士杰 肖淑梅 高章迎
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 支持向量机:字符识别 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（25）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 26-27,9
• 页数: 3页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文

摘要

为了解决识别率和识别速度同时提高的难点.将支持向量机(SVM)算法应用于车牌字符识别.通过与无字符特征提取的BP神经网络相比较,在小样本的情况下,该方法的识别率远优于神经网络,可很好地解决神经网络方法中收敛速度慢、易陷入局部极小的问题.实验结果表明:在训练样本较少且无字符特征提取的情况下,此系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常淑英	河北工业大学机器人及自动化研究所	5	16	1.0	4.0
2	肖淑梅	河北工业大学机器人及自动化研究所	3	23	2.0	3.0
3	高章迎	河北工业大学机器人及自动化研究所	2	15	1.0	2.0
4	任刚	河北工业大学机器人及自动化研究所	2	15	1.0	2.0