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针对车牌识别中传统二值化算法只利用到灰度统计信息,在实际应用场景中鲁棒性差的问题,提出一种基于卷积神经网络架构的二值变换网络,通过样本学习能提取字符笔划信息实现像素二值化分类,并能同步进行字符极性归一化和去边框处理,经实验验证效果优于传统阈值方法。
基于卷积网络的车牌二值化算法
【摘 要】
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针对车牌识别中传统二值化算法只利用到灰度统计信息,在实际应用场景中鲁棒性差的问题,提出一种基于卷积神经网络架构的二值变换网络,通过样本学习能提取字符笔划信息实现像素二值化分类,并能同步进行字符极性归一化和去边框处理,经实验验证效果优于传统阈值方法。
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院
【出 处】
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信息与电脑(理论版)
【发表日期】
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2018年12期
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