一种基于混合神经网络的车牌字符识别方法

• 作者: 柴伟佳 王连明
• 来源期刊: 东北师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌字符识别 混合神经网络 联想记忆 LSSM BP
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 63-67
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3869字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16163/j.cnki.22-1123/n.2018.01.012

摘要

针对单一种类的神经网络在识别严重污损的车牌字符时很难达到理想效果的问题,提出了一种基于联想记忆算法与BP算法相结合的混合神经网络.该网络将Hopfield神经网络与BP神经网络级联,对输入的字符样本进行两次判别.通过对加噪、旋转和切割情况下的车牌字符样本进行识别实验,证明该方法可有效地提高车牌字符的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王连明	东北师范大学物理学院	46	372	9.0	18.0
2	柴伟佳	东北师范大学物理学院	2	24	2.0	2.0