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给出了一种结合核主成分分析(KPCA)和支持向量机(SVM)进行车牌字符识别的新方法。该算法通过KPCA进行字符的特征提取,并利用SVM分类器完成字符的识别。实验证明,KPCA在高维空间具有较强的特征选择能力,SVM的识别率也明显高于BP神经网络。
基于支持向量机和核主成分分析的车牌字符识别
【摘 要】
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给出了一种结合核主成分分析(KPCA)和支持向量机(SVM)进行车牌字符识别的新方法。该算法通过KPCA进行字符的特征提取,并利用SVM分类器完成字符的识别。实验证明,KPCA在高维空间具有较强的特征选择能力,SVM的识别率也明显高于BP神经网络。
【机 构】
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同济大学控制理论与控制工程学院,同济大学控制理论与控制工程学院上海200092,上海200092
【出 处】
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电子科技
【发表日期】
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2006年10期
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