基于小波核LS-SVM的车牌字符识别算法研究

• 作者: 付世清 周品 方承志
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 字符识别 LS-SVM 小波核函数 多级分类器
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 86-90
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3857字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.03.020

摘要

字符识别是整个车牌识别系统至关重要的一步，决定着系统最终的识别率。文中不同于传统的SVM识别方法，而是采用了LS-SVM为基础的新颖方法，从而简化了SVM优化问题的求解。鉴于车牌字符的独特性，将小波函数作为LS-SVM的核函数。结合字符和字符识别的特征，分析小波核函数的可行性，最后通过实验结果横向、纵向对比，得出小波核函数的优势。实验结果表明，相比于传统的神经网络和模板匹配等字符识别算法，提高了车牌系统的识别率；与传统SVM识别算法相比，亦减少了车牌的识别时间。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方承志	南京邮电大学电子科学与工程学院	18	61	5.0	7.0
2	周品	南京邮电大学电子科学与工程学院	2	21	2.0	2.0
3	付世清	南京邮电大学电子科学与工程学院	1	17	1.0	1.0