基于在线序列极限学习机的车牌字符识别方法

• 作者: 崔雷涛 陈亮 马强
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌字符识别 极速学习机 在线序列 特征提取
• 年，卷（期）: 2015,（23）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 30-32
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2032字
• 语种: 中文

摘要

当前基于神经网络方法的车牌字符识别技术都使用固定的训练样本,学习的效果受初始样本限制,对于识别过程中新出现的不同角度、光线等特征的字符图片不能自适应地学习.本文针对这个问题提出了基于在线序列极限学习机(OS-ELM)的车牌字符识别方法.在样本实时更新中使系统自适应调整网络权值,不断提高识别准确率.本文设计了汉字、字母、字母混合数字三个字符分类器,根据车牌字符的排列特征识别相应的字符.通过与传统ELM方法和BP神经网络法对比,结果证明该字符识别技术达到了较高的识别率,在训练速度上也比BP神经网络法提高了2～3个数量级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈亮	东华大学信息科学与技术学院	125	1242	18.0	27.0
2	崔雷涛	东华大学信息科学与技术学院	3	20	3.0	3.0
3	马强	东华大学信息科学与技术学院	2	7	2.0	2.0