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摘要:
针对现有车牌识别方法中车牌二值化和车牌字符识别效率不高的问题,提出一种基于分形维数和隐马尔科夫特征的车牌识别算法.该方法基于分形维数和隐马尔科夫特征并利用联合OC_SVM和MC_SVM的方法进行车牌识别.实验中,基于分形维数进行车牌的二值化处理;利用隐马尔科夫特征办法进行字符特征提取,然后利用多重分类器进行字符识别.对字符、英文字母和阿拉伯数字分别进行了800幅、800幅和1 600幅图像的识别,得到的结果显示该算法对字符、英文字母和阿拉伯数字的识别率分别为98%、98.5%和98.9%,对各种不同的车牌整体识别的平均识别率高于90.60%.该方法识别效率高、鲁棒性强,为车牌识别的准确性提供了保证.
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文献信息
篇名 基于分形维数和隐马尔科夫特征的车牌识别
来源期刊 光学精密工程 学科 工学
关键词 车牌识别 二值化 字符识别 分形维数 隐马尔科夫特征 联合分类器
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 3198-3204
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 2950字 语种 中文
DOI 10.3788/OPE.20132112.3198
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵宏伟 吉林大学计算机科学与技术学院 212 1233 19.0 27.0
2 耿庆田 吉林大学计算机科学与技术学院 20 146 6.0 11.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
车牌识别
二值化
字符识别
分形维数
隐马尔科夫特征
联合分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学精密工程
月刊
1004-924X
22-1198/TH
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-166
1959
chi
出版文献量(篇)
6867
总下载数(次)
10
总被引数(次)
98767
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