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基于二级特征提取的车牌字符识别研究及实现
| 论文题名： | 基于二级特征提取的车牌字符识别研究及实现 |
| 关键词： | 机动车车牌;字符识别;特征提取;支持向量机 |
| 摘要： | 随着我国经济和社会的发展,人民生活水平的不断提高,造成机动车辆数量大量增加,由此带来的交通问题日益显著。因此,智能交通系统ITS已经逐渐成为当今交通管理的重要手段。而车牌识别系统作为智能交通系统的基础和核心部分,不仅具有重要的学术研究价值,同时也具有巨大的实用价值。本文针对车牌识别系统中的车牌字符特征提取进行了深入的研究,研究内容主要包括以下三方面: 1.针对字符特征提取,分别研究了车牌字符的字符矩阵特征、分块边缘特征以及骨架结构分析特征。深入分析了三种特征提取算法的原理、实现以及优点。 2.提出一种基于二级特征提取的车牌字符识别算法。结合字符矩阵特征、分块边缘特征以及骨架结构分析特征这三种字符特征,分别在第一级和第二级字符识别中采用支持向量机SVM算法KNN最近邻特征匹配算法综合实现车牌字符识别。 3.采用Matlab科学计算编程语言实现了基于二级特征提取的车牌字符识别算法,并对算法效果进行了实验验证。实验结果表明,本文提出的字符二级特征能够对相似字符实现比较理想的区分度,对车牌字符的识别率有较大程度的改善,实现了车牌字符的较高识别率。 |
| 作者： | 万泉全 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 许宏科 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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