黑河電動門牌照字符識別
識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法?;谀0迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數據庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,選擇匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種:一種是先對字符進行特征提取,然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網絡,由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。
實際應用中,車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響,如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率,也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率,除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像利于識別。
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