基于多分类器融合的车牌字符识别

摘要：

字符旋转和平移都会降低图像质量，影响识剐准确率。研究了提取字符旋转不变特征的Zernike矩字符识别方法，以及利用扩展模板模拟字符平移的字符识别方法。分析了两种方法的优缺点，并根据具体情况给出了改进方案。在此基础之上，采用以Zernike矩和扩展模板匹配为主，传统模板匹配为辅的多分类器融合算法，实现了车牌字符识别。实验结果表明，该算法简捷有效。

关键词： 模板匹配 车牌识别 多分类器融合 字符识别 图像质量

作者: 王晶晶 全书海 石英 方超 王丹

作者单位: 武汉理工大学自动化学院 武汉 430070

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009国际信息技与应用论坛

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 308-309

在线出版日期: 2009-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）