基于多分类SVM的车牌字符识别算法研究

• 作者: 李志杰 王健
• 来源期刊: 物流工程与管理
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌识别 纠错输出编码 多分类SVM
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 安全管理与技术
• 页码范围: 260-263
• 页数: 4页
• 分类号: X951
• 字数: 3501字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-4993.2016.05.096

摘要

车牌识别技术是智能交通系统中的一项核心技术，由车牌定位、字符分割与字符识别三个部分组成。字符识别算法是车牌识别技术中的关键环节。然而，传统的基于SVM车牌字符识别算法针对多分类问题所需的分类器数量太多，导致训练时间太长且误差很大。因此，文中对SVM车牌字符识别问题构造了基于优化纠错输出编码的多分类，分类器数量大幅减少，从而节约了训练时间。实验结果表明文中提出基于多分类SVM的车牌识别算法识别率高，满足实际要求，而且训练时间短，鲁棒性良好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志杰	上海海事大学物流工程学院	1	8	1.0	1.0
2	王健		2	10	2.0	2.0