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基于粗集(RS)理论和神经网络的车辆牌照识别系统由车牌定位和字符识别两部分组成。用主量分析(PCA)方法进行特征抽取,RS方法对特征信息进行预处理,约简后的特征作为网络输入,构成车牌字符识别网络。以“A”字母为例,提取字符特征后,并用RS化简神经网络的训练样本数据集,以实现车牌字符识别。
基于粗集理论和神经网络的车牌字符识别
【摘 要】
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基于粗集(RS)理论和神经网络的车辆牌照识别系统由车牌定位和字符识别两部分组成。用主量分析(PCA)方法进行特征抽取,RS方法对特征信息进行预处理,约简后的特征作为网络输入,构成车牌字符识别网络。以“A”字母为例,提取字符特征后,并用RS化简神经网络的训练样本数据集,以实现车牌字符识别。
【机 构】
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湘潭大学
【出 处】
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兵工自动化
【发表日期】
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2004年05期
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