一种改进BP神经网络的车牌字符识别方法

李晓斌

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一种改进BP神经网络的车牌字符识别方法

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文章提出了一种改进BP神经网络的车牌字符识别方法,进一步研究在干扰情况下的车牌识别问题,并采用系统化的方法,使用VC++6.0设计并实现一个高效、鲁棒性好的车牌定位和识别系统.实验结果表明,提出的方法具有效率高、精确度好、对光照、旋转、噪声等具有良好的鲁棒性等特点,定位率和识别率可以达到90%以上.

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来源
《重庆电子工程职业学院学报》 |2009年第2期|90-94|共5页
作者
李晓斌;
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作者单位

重庆大学计算机学院,重庆,400045;

重庆电子工程职业学院,重庆,401331;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
车牌定位; 字符分割; 字符识别; 特征提取; BP神经网络;

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