基于特征加权模板快速提升的AdaBoost车牌字符识别算法

• 作者: 刘余霞 吕虹 孙小虎 胡涛
• 来源期刊: 安徽工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模板匹配 AdaBoost算法 特征加权 字符识别
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3634字
• 语种: 中文

摘要

针对国内车牌字符的多样性和识别效率不高的现状，文中利用模板匹配和集成学习思想设计了一种新颖的识别算法．该算法由特征加权模板的方法构建弱分类器，经AdaBoost快速提升成强分类器，利用图像的整体灰度信息，缩短大量Haarlike特征的训练时间，克服单一特征弱分类器的不稳定性．仿真实验表明，该算法能够获得较好的字符识别率和稳定性．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕虹	安徽建筑工业学院电子与信息工程学院	19	75	5.0	7.0
2	刘余霞	安徽工程大学电气工程学院	13	75	6.0	8.0
3	胡涛	安徽工程大学电气工程学院	4	25	2.0	4.0
4	孙小虎	安徽工程大学电气工程学院	4	25	2.0	4.0