基于支持向量機的車牌識別技術應用研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)ITS(Intelligent Transportation System)是交通現(xiàn)代化的核心理念。魯棒車牌識別算法研究，作為智能交通識別核心算法之一，用于推動交通智能化，有著廣泛應用前景。支持向量機與深度學習方法是近年來在模式識別中的新識別理論與方法，由于其分別具有結構風險最小化和魯棒特征提取優(yōu)勢，成功應用于多媒體數(shù)據(jù)處理與識別領域。智能交通領域中模式識別技術與機器視覺的重要應用是汽車牌照自動識別，因而受到了廣泛關注。車牌

2、識別系統(tǒng)研究具有重要實踐價值。
　　本系統(tǒng)利用支持向量機和深度特征學習理論，在開源視覺庫進行基礎開發(fā)，采用MFC應用程序進行車牌識別系統(tǒng)界面設計，實現(xiàn)了基于支持向量機及卷積玻爾茲曼機為主要技術的車牌識別系統(tǒng)，主要包括車牌檢測、車牌分割和字符識別等模塊，分別采用了圖像處理及特征學習的算法來實現(xiàn)。首先通過捕捉視頻幀的前景物體，對前景進行一系列灰度化、去噪、二值化、閉操作、找輪廓、輪廓篩選等圖像處理，然后將候選車牌輸入支持向量機判斷模型