基于最小二乘支持向量机车牌字符特征识别

• 作者: 刘静
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌识别 最小二乘支持向量机 奇异值分解
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 195-198
• 分类号: TP391
• 字数: 3390字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.05.050

摘要

车牌识别通常按照车牌图像预处理、定位与字符分割、特征提取、特征分类的步骤展开分析与研究,特征提取与分类识别是提高车牌识别率和识别速度的关键环节.最小二乘支持向量机是一种新的有效的机器学习算法,文中提出利用最小二乘支持向量机识别车牌字符奇异值特征的方法.该方法是在车牌图像预处理的基础上,提取分割后车牌字符的奇异值特征,压缩保留主要特征,利用最小二乘支持向量机分类器分类识别.在自建车牌图像库上进行实验,结果证实,文中提出的方法是有效可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘静	渭南师范学院统计科学与社会计算研究所	21	58	5.0	6.0