基于信息融合的車牌識別算法研究.pdf

1、模式識別是計算機視覺技術(shù)的一個重要組成部分，為分類識別問題提供了有效的方法論和技術(shù)支撐。車牌識別技術(shù)是分類識別相關(guān)理論和方法得到成功運用并不斷發(fā)展的熱點和難點，對車牌字符的識別，由于受到很多客觀條件的限制，采用單一的分類算法，識別效果往往不理想?；谛畔⑷诤霞夹g(shù)，利用不同分類器識別結(jié)果或者多種特征之間的信息互補，從而得到更好的識別結(jié)果。 車牌識別系統(tǒng)主要有車牌定位，字符分割和字符識別三部分組成，如何設(shè)計分類器對不同切割字符的情況

2、下進行有效的分類識別是車牌識別的一個難點。論文在介紹目前車牌識別算法的基礎(chǔ)上，分析了當(dāng)前各種車牌識別算法的不足，結(jié)合信息融合技術(shù)，提出了基于信息融合的車牌融合識別算法。首先對車牌字符采用不同的分類器進行并行處理，在此基礎(chǔ)上采用決策層匹配分?jǐn)?shù)加權(quán)融合算法對模板匹配法和特征匹配法的識別結(jié)果進行融合，并在此基礎(chǔ)上將上述融合結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果采用D-S理論進行融合，最終得到融合識別的結(jié)果。從分類器融合角度進行了車牌識別技術(shù)的嘗試。