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文檔簡介
1、支持向量機(jī)是近幾年來興起的一個新的模式識別方法.由于其建立在結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(zhǔn)則之上,而不是僅僅使經(jīng)驗風(fēng)險達(dá)到最小,從而取得較好的推廣能力,已在很多領(lǐng)域取得了成功的應(yīng)用.汽車牌照的自動識別是機(jī)器視覺與模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的重要應(yīng)用,受到了廣泛的關(guān)注.因此,進(jìn)行基于支持向量機(jī)的車牌識別系統(tǒng)研究具有一定的理論意義和實踐價值.本文選擇支持向量機(jī)作為研究的方法,解決車牌識別中的問題.論文完成了以下工作:1.提出了一種基于支持向量機(jī)的車牌區(qū)域
2、定位方法,在實驗中取得了較好的效果.2.給出了兩種二值化方法:迭代法和基于最小交叉熵的方法.并針對車牌圖像的特點,改進(jìn)了迭代法中的迭代系數(shù)的選擇,使它具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力.3.基于投影函數(shù)并結(jié)合車牌知識的車牌字符的切分.4.基于支持向量機(jī)方法,構(gòu)造車牌字符識別的多類別識別器,提取字符樣本特征訓(xùn)練識別器,然后對其進(jìn)行了測試,并與其它方法做了比較實驗.實驗表明,取得了良好的識別結(jié)果.5.在理論研究的基礎(chǔ)之上,本文采用Microsoft Vi
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