基于字典学习的模糊车牌中文字符识别

• 作者: 刘峰 吕颢 干宗良 麦媛玲
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 中文字符识别 字典学习 主成分分析 Softmax回归
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 75-78
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3088字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.11.016

摘要

车牌识别技术已经是一项非常成熟的技术.而车牌当中的中文字符由于笔画比较复杂且位置较偏导致拍摄条件受限,得到的车牌中文字符图像质量不佳,往往较难辨认,从而给车牌识别工作尤其是车牌中文字符识别带来了极大困难.文中采用基于费希尔判别准则的字典学习方法来提取中文字符的特征,为了从不同的角度对中文字符提取特征,用不同的训练样本训练三个字典学习模型,将车牌中文字符样本分别通过训练好的三个字典学习模型,从而形成三种残差信息,用Softmax对三种残差信息进行整合,最终得到识别结果.通过实际测试表明,由于文中采用了更加具有区分能力的基于费希尔判别准则的字典模型,且采用三种不同的字典学习模型同时对同一个中文字符进行特征提取,与传统的中文识别方法相比,该方法对模糊车牌中文字符具有较好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘峰	南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室	97	634	12.0	21.0
2	干宗良	南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室	69	440	13.0	17.0
3	麦媛玲		2	3	1.0	1.0
4	吕颢	南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室	1	2	1.0	1.0