高清圖像中車牌字符識別技術研究與應用.pdf

1、在圖像處理和模式識別技術的日益發(fā)展、成熟下，人們對字符識別技術的研究越來越重視。本課題所研究的是高清圖像中車牌字符識別技術。多年來車牌識別技術在國內外研究者的共同努力下，已經(jīng)實現(xiàn)了很多突破性的研究成果。但由于交通設備應用環(huán)境的特殊性，實際拍攝中光照劇烈變化、車輛運動，加之牌照本身的清潔度等都增加了車牌字符的識別難度，影響識別準確率。本文通過對現(xiàn)有識別算法和難點的分析，并在此基礎上進行了大量研究和新的嘗試，對高清圖像中車牌字符識別技術進行

2、了實現(xiàn)。主要工作如下：
　　1.對OCR相關技術進行研究，以及車牌字符識別背景分析。分析車牌預處理過程，重點研究了基于垂直投影和車牌先驗知識的字符細分割算法。針對車牌字符識別的實際應用，比較和總結各種方法存在的優(yōu)缺點。
　　2.學習分析了字符特征提取和選擇方法。針對國內車牌漢字難識別的情況重點研究了漢字的特征提取方法，采用一種基于正交Gegenbauer矩不變量的字符特征提取方法，實驗證明Gegenbauer矩特征更優(yōu)于Le

3、gendre矩特征。
　　3.深入探討了支持向量機方法。鑒于該方法存在的缺陷—在強調分類間距最大的同時沒有像Fisher判別分析那樣同時考慮類內散度盡可能小的問題，本文采用了一種新的非線性分類算法—Fisher和支持向量綜合分類器（簡稱FSVC），并分析了其多類分類情況。
　　4.實現(xiàn)了車牌識別在交通違章自動審核服務系統(tǒng)中的應用?，F(xiàn)有交通違章事件生成后要靠人工審核，成本高且效率低下。將本文的車牌字符識別算法運用到交通違章自動