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基于小波神经网络的车牌自动识别研究
| 论文题名： | 基于小波神经网络的车牌自动识别研究 |
| 关键词： | 小波变换;小波神经网络;矩;小波矩;车牌识别;不变量 |
| 摘要： | 小波神经网络可以看作是以小波函数为基底的一种函数连接型网络,也可以认为是径向基函数(RBF)网络的推广.它具有一般的前馈网络和RBF网络不同的特点,在神经网络研究领域中具有重大潜力.小波神经网络结合了小波变换和神经网络的优点,特别适合于函数逼近,系统辨识,数据压缩等领域.该论文把小波神经网络应用于车牌自动识别系统,研究了它对车牌字符分类决策的效果.并且用BP神经网络对同样的字符样本进行识别,比较了它和小波神经网络的识别效果.矩方法作为一种重要的图像分析工具,在模式识别领域里有着广泛的应用.论文把小波矩、Zernike矩、几何矩应用于车牌字符特征提取.并用小波神经网络对它们提取的特征进行了分类,比较了这几种矩在车牌字符特征提取的效果.最后,论文介绍了一个钢筋数目自动识别系统的软硬件设计. |
| 作者： | 万宜 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 夏良正 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东南大学 |
| 学位年度： | 2004 |
| 正文语种： | 中文 |
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