基于汉字空隙及笔画特征的神经网络分离器在车牌识别中的研究

摘要：

车牌识别系统分为车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。其中车牌字符识别是车牌识别系统中的难点,汉字识别更是字符识别的难点。由于车牌所使用的汉字不多,各汉字特征不突出,并伴随有预处理时所遗留的噪声等问题。传统汉字识别只注重于汉字的笔画特征,而忽略汉字的其他特征。针对汉字的内外空隙特征提出了一种新的汉字识别方法,并使用PID思想改进的神经网络训练分离器,以识别汉字。实验结果表明,该方法有特征提取速度快、特征明显的优点。

关键词： 车牌识别 内外空隙特征 字符分割 PID改进神经网络 笔画特征

作者: 程奇耒 佘堃

作者单位: 电子科技大学计算机科学与工程学院 成都 610054

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国Rough集与软计算、第三届中国Web智能、第三届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC’2009)

会议地点: 石家庄

会议语种:中文

页码: 62-64,77

在线出版日期: 2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）