【摘 要】
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车辆牌照识别是智能交通系统中的关键技术之一,包括车牌定位分割及字符识别两大模块。虽然已有商业化的OCR软件产品,但由于车牌图像质量难以保障,用一般OCR软件识别车牌字符
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车辆牌照识别是智能交通系统中的关键技术之一,包括车牌定位分割及字符识别两大模块。虽然已有商业化的OCR软件产品,但由于车牌图像质量难以保障,用一般OCR软件识别车牌字符图像效果不佳,仍然需要研究高性能的识别算法以提高车牌识别准确率。近年来,字符图像识别技术也在验钞机上得以应用,识别纸币图像序列号是当前高端验钞机必备的功能。本文在研究了字符识别的相关算法基础上,针对车牌字符和纸币字符的识别问题,编程实现了多种字符识别的算法,并根据实验结果分析,提出了适合这两种应用的可行的识别方案。具体内容如下：1.特征提取及分类器算法实现实现了多种用于字符图像识别的特征提取算法,包括方向线素特征、均匀网格特征、梯度特征、弹性网格方向分解特征和LBP特征；通过对实验结果的分析比较,选定采用均匀网格特征描述车牌的字母、数字图像及纸币的字符图像：提出使用改进的LBP特征描述车牌汉字字符图像,为得到鲁棒的车牌和纸币字符图像识别算法奠定基础。实现了模板匹配及MQDF分类器算法。2.提出并实现了可行的车牌及纸币字符识别方案提出并实现了基于均匀网格特征和SVM分类器的字母、数字图像识别方案,在车牌字符图像识别实验中识别率为98.2%,PC机上单字符识别耗时3.23ms；在纸币字符图像识别实验中识别率为99.9%,PC机上单字符识别耗时2.84ms。提出并实现了基于改进的LBP特征及模板匹配方法识别车牌汉字图像,实验测试识别率为99.2%,PC机上单字符识别耗时1.97ms。3.车牌识别系统实现集成实验室前期车牌定位分割算法和本文的车牌字符识别算法,实现了一个包括车牌识别算法和数据库管理功能的完整的车牌识别·系统。
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