基于Gabor变换和LMBP神经网络的车牌汉字字符识别

摘要：

字符识别是汽车牌照自动识别系统中的关键环节, 汉字字符识别是其中的难点，本文提出用Gabor滤波器对灰度汉字图像抽取横、竖、撇、捺的四幅能量特征图像的方法，同时对GABOR滤波器组输出值进行非线性变换，使其适应于不同亮度和低质量灰度车牌字符图像的识别，最终采用网络法提取四幅能量特征图像的特征,用改进的BP神经网络作为车牌汉字字符的识别器，提高车牌识别率。

关键词： 车牌汉字识别 Gabor变换 非线性变换 神经网络 分类器 字符识别 图像特征

作者: 李向明 赖树雨 段涛

作者单位: 武汉理工大学自动化学院0617 信箱 武汉 430070

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国自动化学会中南六省(区)第26届学术年会

会议地点: 湖北十堰

会议语种:中文

在线出版日期: 2008-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）