基于提升小波的矩不变量车牌字符识别方法

• 作者: 刘斌 高强
• 来源期刊: 量子电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息处理 模式识别 提升小波变换 不变矩 统计特征 结构特征 笔画特征
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 图像与信息处理
• 页码范围: 662-670
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5461.2016.06.004

摘要

车牌识别系统的关键在于字符的识别,字符识别的核心是提取字符特征.小波变换可以获取字符的细节结构特征,不变矩能很好地对其进行描述,将两者结合起来提取字符的特征.利用张量积小波分解高频子图具有方向性的特点,提取字符的笔画特征,得到反映字符结构和统计特征的联和特征向量.字符图像的分解采用第二代提升小波算法,进一步降低了计算复杂性.实验结果表明,此方法提取得到的联合特征向量能达到98％的字符识别率,可以满足实际应用的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘斌	湖北大学计算机与信息工程学院	55	371	11.0	16.0
2	高强	湖北大学计算机与信息工程学院	6	14	3.0	3.0