径向基神经网络算法在车牌字符识别中的应用

• 作者: 刘智
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 汽车车牌 字符分割 字符识别 径向基网络
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 113-116
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.201701022

摘要

提出一种基于径向基网络的汽车车牌字符识别算法。在预处理阶段，采用灰度化、自适应阈值分割去除图像噪声并增强图像对比度；在字符分割阶段，采用极限元素位置确定法实现独立字符分割；在字符识别阶段，利用自行构建的字符子块图像库对径向基神经网络进行训练。选取基于反向传播（BP ）神经网络的字符识别算法和基于支持向量机（SVM）的字符识别算法与文中方法进行比较。实验结果表明：文中方法在识别准确率上具有明显优势，更适用于汽车车牌的字符识别。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘智	广西科技大学网络与现代教育技术中心	6	13	2.0	3.0