基于導出核模型的車牌識別.pdf

1、車牌識別系統(tǒng)現(xiàn)應用于交通監(jiān)控、停車場收費、車輛追蹤等多領域，該系統(tǒng)主要技術(shù)為車牌定位、字符分割及字符識別。
　　對于車牌定位，本文將拍攝的圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖，進行灰度拉伸加強對比度，通過Sobel算子提取邊緣信息，運用形態(tài)學中膨脹與腐蝕算子對邊緣信息進行處理，讓車牌區(qū)域成為連通整體，并排除小區(qū)域干擾，最后根據(jù)車牌底色信息，對待選區(qū)域進行行列灰度統(tǒng)計確定精確車牌區(qū)域完成定位。
　　對于字符分割，先將車牌灰度圖轉(zhuǎn)為二值圖像，對圖像

2、濾波去噪，采用形態(tài)學算子讓字符更清晰，標準國內(nèi)車牌均為7個字符組成，字符間不粘連，據(jù)此對車牌圖像做垂直投影處理，確定字符的左右邊界，字符分界處的投影較少，為零或接近零，采用掃描線法，設定閾值在投影上掃描，分割出7個字符，后將字符歸一化處理。
　　對于字符識別，采用了基于導出核模型的識別方法，根據(jù)三層嵌套結(jié)構(gòu)，提出了模板選擇標準，經(jīng)過滑動匹配計算神經(jīng)響應與導出核，根據(jù)導出核最大化實現(xiàn)字符識別，并與基于支持向量機的識別方式相對比，導出