基于高斯混合模型的车辆字符识别算法

杨晓敏; 何小海; 吴炜; 薛磊; 陈默

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基于高斯混合模型的车辆字符识别算法

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在基于统计方法的车牌字符识别算法中,为了更有效地描述车牌字符特征的类条件概率密度,提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的识别方法。首先采用Gabor变换来提取车牌字符的特征参数,然后通过GMM来逼近字符特征的类条件概率密度分布,最后根据得到的类条件概率密度分布函数构造贝叶斯分类器。其中,GMM的参数估计采用EM算法。实验表明,这种方法具有良好的字符识别效果、较强的鲁棒性以及较大的应用价值。

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来源
《光电子．激光》 |2007年第4期|487-490|共4页
作者
杨晓敏; 何小海; 吴炜; 薛磊; 陈默;
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作者单位

四川大学电子信息学院图像信息研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
车牌识别; 高斯混合模型(GMM); EM算法; 特征提取; 贝叶斯分类器;

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