基于RBFNN和非全字符输入的车牌识别方法

赵志刚; 缪凯; 吕慧显

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基于RBFNN和非全字符输入的车牌识别方法

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采用径向基神经网络(RBFNN)识别车牌,RBFNN的算法采用混合结构优化算法,在识别中使用非全字符输入和多层识别器。混合结构优化算法减小了RBFNN的结构,提高了RBFNN的泛化能力;非全字符减少了RBFNN的输入,提高了车牌识别的速度;多层识别器保证了非全字符输入的识别率。将RBFNN的混合结构算法和非全字符输入、多层识别器相结合,在保证识别率的基础上,提高了识别速度。仿真试验表明:相对于全字符输入的车牌识别,本方法在时间复杂度上有很大优势;相对于K-means算法的RBFNN车牌识别,本方法在泛化能力上有一定的优势。

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来源
《光电子．激光》 |2007年第12期|1457-1461|共5页
作者
赵志刚; 缪凯; 吕慧显;
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作者单位

青岛大学信息工程学院;

青岛大学自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
神经网络; 车牌识别; 非全字符输入;

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