基于BP神经网络的车牌字符识别方法

• 作者: 王姗珊 鹿琛
• 来源期刊: 山东农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 字符识别 特征提取 并行识别 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 113-116
• 页数: 4页
• 分类号: TP309.7
• 字数: 2650字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2324.2017.01.023

摘要

基于BP神经网络的车牌字符识别方法,是以BP神经网络为工具,使用图像的灰度特征及四角特征作为输入,实现对于字符的准确识别.相较于前人的特征提取方法,这种方法更适用于相似字符的识别.同时,使用Matlab提供的并行方法可以明显提升整幅车牌图像的识别效率.实验表明,对于相似字符的识别精度和整张车牌的识别速率方面,这种方法都具有更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鹿琛	山西大学计算机与信息技术学院	1	11	1.0	1.0
2	王姗珊		1	11	1.0	1.0