基于神经网络集成的车牌字符识别
丁姗1
刘希玉2
葛纯苑3
1.山东师范大学信息科学与工程学院,2500142.山东师范大学管理与经济学院,2500143.山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,250014
摘要：车牌字符识别技术是图像识别领域的一个重要研究课题,在完成对车牌图像预处理、定位和分割的基础上,提出一种基于多个神经网络分类器综合集成的车牌字符识别方法.将基于粗网格特征提取的BP分类器、基于局部灰度特征提取的RBF分类器和基于方向线素特征提取的SOFM分类器通过串并联的方式进行集成,用Matlab7.0进行实验,通过实验证明多神经网络集成方法的可行性,该方法有效提高了整个系统的抗干扰性和字符的识别率.
关键词：特征提取模式识别神经网络集成
资助基金：山东省信息产业发展专项(2008R00038)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 86-89,93 )
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