基于填充函数法训练BP神经网络的车牌字符识别算法

徐应涛; 陆福宏; 张莹

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基于填充函数法训练BP神经网络的车牌字符识别算法

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字符识别是车牌识别系统的一个关键问题.常用方法收敛速度慢,易陷入局部最优,用全局优化填充函数法训练BP神经网络的车牌字符识别算法可以跳出当前局部极小点,得到一个更低的极小点,重复此过程得到全局极小点,从而提高算法全局寻优能力.实验表明,该算法具有识别率高、识别速度快、车牌定位准确的特点,取得良好的运行效果.

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来源
《计算机工程与科学》 |2009年第5期|59-61|共3页
作者
徐应涛; 陆福宏; 张莹;
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作者单位

浙江师范大学数理与信息工程学院;

浙江;

金华;

321004;

金华市公安局;

浙江;

金华;

321004;

浙江师范大学数理与信息工程学院;

浙江;

金华;

321004;

上海大学理学院;

上海;

200444;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类规划论（数学规划）;模式识别与装置;
关键词
车牌识别; 字符识别; 填充函数; BP神经网络; 智能交通监控集成系统;

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