【摘 要】
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车牌识别系统是智能交通系统中最关健、最有应用价值的一个重要组成部分,它是计算机视觉、图像处理和模式识别等技术的融合。车牌字符识别技术一般包括车牌图像的处理、车牌
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车牌识别系统是智能交通系统中最关健、最有应用价值的一个重要组成部分,它是计算机视觉、图像处理和模式识别等技术的融合。车牌字符识别技术一般包括车牌图像的处理、车牌定位、字符分割及字符识别四个部分。尽管车牌识别技术已经取得一定的成果,但是现今的车牌识别系统仍然存在着复杂背景环境下的车牌定位及相似字符易识别错等问题,因此有必要进一步研究车牌识别技术。在进行车牌定位时,为了解决复杂背景环境下的车牌定位问题,充分利用车牌的纹理特征及几何特征,首先将彩色图像进行二值化处理,然后将得到的二值化图像进行由下至上的行扫描方法,实现车牌图像的水平方向定位,这时已经去除大部分复杂背景及伪车牌区域,最后对水平方向定位出来的车牌图像进行边缘检测,根据车牌边缘处突变的特点,进行车牌的垂直方向定位。再将定位出的车牌图像倾斜角度较大的进行倾斜校正后,去除车牌的边框及铆钉等,进而得到精确的车牌图像。在进行字符识别时,基于车牌字符分布的特点,将车牌字符的识别分为两个分类器进行识别,一个是用于汉字识别的汉字分类器,另一个是用于数字和字母识别的数字与字母混合分类器。这两个分类器中,每个分类器都是多类分类问题,这时可以将多类分类问题转化为两类分类问题,而SVM正是对于两类分类问题所擅长的,它不仅适用于有限样本的分类问题,且可以保证求出的是全局最优解。在这里采用一对一的方法并以投票选举机制来实现对车牌字符的分类识别。实验结果表明,通过采用上面的车牌定位方法,可以很好的从复杂背景环境中定位出车牌图像；并且本文中将基于模板匹配的字符识别方法与基于SVM的字符识别方法进行了比较,结果表明,基于SVM的车牌字符识别方法解决相似字符易识别错误的问题的有效性。车牌定位的准确性及相似字符识别率的提高也使整个车牌识别系统的识别率得到了提高。
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