基于流型學(xué)習(xí)的動態(tài)車牌識別方法研究.pdf

1、車牌識別融合了人工智能、圖像以及機器學(xué)習(xí)等多門學(xué)科的知識，已經(jīng)成為模式識別中的一項重要課題。但是目前大多數(shù)的車牌識別場景是基于固定場景下的近距離識別，并不能滿足識別行走車輛的車牌要求。盡管有研究人員研究了復(fù)雜背景下的車牌識別算法，但關(guān)于如何在動態(tài)場景下進行車輛識別的研究并不多。流型學(xué)習(xí)是一種新的非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。近年來引起越來越多的研究人員的關(guān)注。然而，在國內(nèi)沒有人將流型學(xué)習(xí)的方法應(yīng)用于車牌字符識別中。
　　通過對車牌識別的關(guān)鍵技術(shù)

2、進行詳細的分析，總結(jié)得到了適合動態(tài)環(huán)境下進行動態(tài)車牌識別中各個模塊的優(yōu)化算法。提出了基于流型學(xué)習(xí)的車牌字符識別算法，將流型學(xué)習(xí)方法中的局部線性嵌入算法應(yīng)用于車牌字符識別，從而使得數(shù)據(jù)集的維度從高維空間將至低維空間，并且不改變點與點之間的拓撲結(jié)構(gòu)。針對該算法與數(shù)據(jù)集在MATLAB平臺上進行實驗，并將實驗結(jié)果與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果進行對比。最后將基于流型學(xué)習(xí)的動態(tài)車牌識別應(yīng)用于實際Android環(huán)境下的智能手機中。
　　在MATLAB平臺上進