基于支持向量機(SVM)的車牌識別算法研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟的不斷發(fā)展，汽車的數(shù)量也在不斷增加，由于汽車數(shù)量的增加將會導致城市交通堵塞等情況經(jīng)常發(fā)生。車牌識別系統(tǒng)已經(jīng)應用在公路交通、高速監(jiān)控和停車場安全等方面，它已成為交通樞紐和交通安全等領域不可或缺的一部分。車牌識別系統(tǒng)識別速率和準確率的提升，對于現(xiàn)代交通技術有著非常重要的意義。
　　車牌識別系統(tǒng)主要包括:圖像預處理、車牌定位、字符分割和字符識別等部分。在車牌圖像預處理中，本文采用灰度變換和頂帽變換等處理方式，使處理后的車牌圖

2、像可以減少大量的干擾因素，并將處理后的車牌圖像使用sobel邊緣檢測、數(shù)學形態(tài)學和結構元素等方法進行車牌定位。在字符分割部分，本文運用垂直投影法與車牌先驗知識相結合的方式，對定位后的車牌字符進行分割。在字符識別部分，本文提出了一種基于核相似歸并支持向量機的字符識別方法并引入了重疊系數(shù)，這樣可以減少支持向量機分類器的個數(shù)，從而提高了識別速率。為了更好的證明新方法的有效性，本文構造了一個車牌識別系統(tǒng)并進行了大量的實驗，通過實驗數(shù)據(jù)分析，表明