基于尺度不变特征变换的车牌特征提取及BBF匹配方法

• 作者: 杨娟
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌识别 SIFT算法 BBF算法 特征提取 特征匹配
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 127-132,149
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2019.06.022

摘要

针对传统车牌特征提取及匹配不足,提出了基于尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)的车牌特征提取及(Best Bin First,BBF)匹配方法.通过构建车牌字符标准模板,采用SIFT算法提取标准模板和待检测车牌中每个字符的SIFT特征向量,主要包括车牌高斯差分(Difference of Gauss,DoG)空间极值点检测,去除边缘相应点和低对比点,确定特征向量的方向和生成车牌特征向量.利用BBF(Best Bin First)算法完成标准模板特征向量与待检测车牌特征向量匹配,并获取识别结果.最后给出实验分析,证明该算法的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨娟		10	19	3.0	4.0