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原文传递汽车牌照自动定位算法研究

论文题名：	汽车牌照自动定位算法研究
关键词：	牌照定位;纹理;神经网络;梯度
摘要：	汽车牌照自动识别技术是智能交通系统中的一个重要环节,广泛应用于不停车缴费、失窃车辆查寻、停车场车辆管理等场合.而牌照的定位是其中最为关键的技术,对整个识别系统的性能起着至关重要的作用.该文就是针对汽车牌照自动识别系统中的这一关键问题,在广泛分析、比较已有方法的基础上,研究更为有效的汽车牌照自动定位算法.该文的主要贡献有:1.提出了一种基于字符纹理特征的汽车牌照自动定位算法;该算法结合牌照区字符的纹理特征,首先将汽车图像中灰度值变化平缓的长水平线去掉,之后将小的区域去除,然后对留下的连通区域的几何特性、内部象素个数、边缘象素个数等信息进行分析,结合牌照的几何特征和投影特征,找出真正的牌照区域.2.提出了一种基于ELMAN神经网络的汽车牌照自动定位算法.该算法利用牌照区和非牌照区不同的梯度特征对神经网络进行训练,之后用训练好的神经网络对图像进行分类,最后结合牌照的投影特征和几何特征实现牌照的定位.通过实地拍摄的反映各种光照、天气、牌照样式等条件的汽车图像样本,对该文提出的算法进行了实验,结果表明,该文所提出的两种算法的准确定位率均可达99％,这些实验结果表明,该文所提出的汽车牌照自动定位算法是有效和实用的.
作者：	金小莉
专业：	计算机应用技术
导师：	王养利
授予学位：	硕士
授予学位单位：	西安电子科技大学
学位年度：	2004
正文语种：	中文