基于BP神经网络的车牌字符识别方法

鹿琛; 王姗珊

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基于BP神经网络的车牌字符识别方法

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基于BP神经网络的车牌字符识别方法,是以BP神经网络为工具,使用图像的灰度特征及四角特征作为输入,实现对于字符的准确识别。相较于前人的特征提取方法,这种方法更适用于相似字符的识别。同时,使用Matlab提供的并行方法可以明显提升整幅车牌图像的识别效率。实验表明,对于相似字符的识别精度和整张车牌的识别速率方面,这种方法都具有更好的效果。

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来源
《山东农业大学学报：自然科学版》 |2017年第1期|113-116|共4页
作者
鹿琛; 王姗珊;
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作者单位

山西大学计算机与信息技术学院;

同盛实验中学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类加密与解密;
关键词
字符识别; 特征提取; 并行识别; BP神经网络;

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