基于BP人工神经网络的车牌字符识别优化算法

• 作者: 张旭兰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 电子警察 车牌识别 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（35）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 182-185
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3953字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1108-0061

摘要

车牌识别是电子警察系统重要的功能模块,字符识别是车牌识别的关键步骤.目前,BP(Back Propagation)人工神经网络因其优越的性能而广泛应用到车牌识别中,但是BP神经网络在局部极值、假饱和、收敛速度缓慢等方面存在着不足.针对这些局限性,从网络的层数、节点数、动量项、学习因子方面进行分析和改进,构建了一个优化的BP人工神经网络,进行字符识别.仿真结果表明,该优化的识别算法识别准确率高,具有良好的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张旭兰		10	68	2.0	8.0