一种基于Gabor特征的车牌灰度字符识别方法

摘要：

本文提出了一种直接在灰度字符图像上提取Gabor特征用于车牌字符识别的方法。实验对0到9共10个数字的灰度字符图像的大量样本进行了训练和识别，采用距离分类器取得了98.96％的识别率，采用BP神经网络分类器取得了99.44％的识别率，并和在二值化后的图像上提取Gabor特征的方法进行了比较，灰度图像上提取特征的方法要优于二值化图像上提取特征的方法。

关键词： 车牌识别 字符识别 Gabor特征 神经网络

作者: 覃剑钊 金连文

作者单位: 华南理工大学电子与信息学院 广州 510640

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国人工智能学会第10届全国学术年会

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 533-537

在线出版日期: 2003-09-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）