基于CS Adaboost的车牌检测算法
车牌识别是智能交通、安防监控领域的热点问题之一,车牌检测是车牌识别系统的第一步,由于受到光照条件、拍摄视角、背景噪声、运动模糊等因素的影响,复杂场景下的车牌检测成为一个难题.Adaboost算法作为一种有效的学习方法已成功运用到人脸检测中,本文设计了一种基于CS Adaboost的车牌检测算法,主要贡献在两个方面:1.改进现有的用于Adaboost训练的车牌特征提取方法;2.提出一种基于CS Adaboost的代价因子引入方式,加快了训练过程的收敛速度,提高了分类器的泛化能力.最终得到的车牌检测器在测试集上取得了较好的结果.
车牌检测 特征选择 智能交通 车牌识别 检测算法 特征提取
李秋洁 茅耀斌 王执铨 项文波
南京理工大学自动化学院,南京,210094
国内会议
福州
中文
443-446
2008-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）