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原文传递汽车车牌模糊模式识别系统

论文题名：	汽车车牌模糊模式识别系统
关键词：	车牌识别;模糊模式识别;模糊熵;支持向量机;遗传算法;神经网络
摘要：	基于视频图像的车牌识别系统，要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来。本文介绍了车牌识别系统中的关键技术(车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等)。本文首先采用模糊积分理论提取车牌，然后对车牌图像进行预处理，再利用自联想存储网络进行字符恢复。在特征提取中，由模糊熵作为各特征对于分类贡献的指标进行特征提取。在字母和数字识别的第一阶段，利用支持向量机将其分成两类，第二阶段将模糊模式识别和神经网络理论结合分别对每类建立识别模型。在汉字识别中，则直接将模糊模式识别和神经网络理论结合建立识别模型。利用遗传算法优化隶属函数和网络参数，再利用最速下降法局部寻优，使系统具有很好的稳定性和精确性。测试结果表明，字母和数字的识别率可达到96％，汉字的识别率可达到95％。
作者：	王光磊
专业：	运筹学与控制论
导师：	韩正忠
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2006
正文语种：	中文