基于粒子群优化的车牌识别算法研究

• 作者: 张著洪 杨昌熙
• 来源期刊: 贵州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌识别 方向梯度直方图 支持向量机 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 工程科学研究及应用
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: TN391
• 字数: 2972字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2019.06.09

摘要

针对环境噪声严重影响车牌的识别问题,基于字符特征向量和粒子群优化设计一种车牌识别算法.借助垂直投影法、自适应阈值方案、方向梯度直方图法等,对车牌字符进行分割和提取字符的特征向量.依据字符特征向量样本和支持向量机建立字符识别准确率模型,并基于粒子群优化算法建立求解该模型的车牌识别算法.比较性的数值实验显示,该算法能有效提升车牌识别的准确率,且字符特征向量对车牌识别有极大影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张著洪	贵州大学大数据与信息工程学院	69	351	9.0	16.0
2	杨昌熙	贵州大学大数据与信息工程学院	1	0	0.0	0.0