原文传递
基于SIFT算法的车牌识别系统研究
| 论文题名： | 基于SIFT算法的车牌识别系统研究 |
| 关键词： | SIFT算法;图像处理;目标定位;车牌识别系统;参数整定 |
| 摘要： | 本文主要研究了基于SIFT算法的车牌识别，车牌识别是智能交通领域研究的热点和难点之一。该系统主要包括车牌图像预处理、车牌定位、车牌字符识别三部分。车牌图像预处理部分：主要包括灰度变换、滤波处理、锐化、归一化等，给标准模板字符加一个0.8毫米的白色边框，并且对传统SIFT算法的参数进行了修改，实验证明，修改参数后的SIFT算法提高了车牌定位的正确率。车牌定位部分：首先用SIFT算法提取标准定位车牌的特征向量并保存，然后用SIFT算法提取待识别车牌的特征向量并保存，之后将标准定位车牌的特征向量和待识别车牌的特征向量进行匹配，最后根据得到的特征点匹配结果进行车牌分割。车牌字符识别部分：首先用SIFT算法提取标准模板中字符的特征向量，然后用SIFT算法提取已经定位出的车牌的特征向量，然后将向量进行匹配来得到识别结果。本文用OpenCV和Visual C++6.0搭建实验平台，采用宽高为21像素*42像素，分辨率是96像素/英寸的标准模板字符。实验结果表明，车牌定位的准确率为78％，车牌字符的识别率为：汉字100％，字母68％，数字52％。 |
| 作者： | 郭金芝 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 王伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西安电子科技大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
