基于RBFNN和非全字符输入的车牌识别方法

• 作 者: 赵志刚 缪凯 吕慧显
• 机 构: 青岛大学信息工程学院,青岛大学自动化学院
• 出 处: 光电子.激光
• 发表日期: 2007年12期
• 关键词: 神经网络 车牌识别 非全字符输入 neural networks recognition of mobile sign non-entire character
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（60602040）,青岛大学博士基金资助项目（063--06300314）

采用径向基神经网络(RBFNN)识别车牌,RBFNN的算法采用混合结构优化算法,在识别中使用非全字符输入和多层识别器。混合结构优化算法减小了RBFNN的结构,提高了RBFNN的泛化能力;非全字符减少了RBFNN的输入,提高了车牌识别的速度;多层识别器保证了非全字符输入的识别率。将RBFNN的混合结构算法和非全字符输入、多层识别器相结合,在保证识别率的基础上,提高了识别速度。仿真试验表明:相对于全字符输入的车牌识别,本方法在时间复杂度上有很大优势;相对于K-means算法的RBFNN车牌识别,本方法在