基于神经网络集成的车牌字符识别

• 作 者: 丁姗 刘希玉 葛纯苑
• 机 构: 山东师范大学信息科学与工程学院,山东师范大学管理与经济学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
• 出 处: 信息技术与信息化
• 发表日期: 2010年06期
• 关键词: 特征提取 模式识别 神经网络 集成 Feature extraction Pattern recognition Neural network Ensemble
• 基金项目: 山东省信息产业发展专项基金（2008R00038）

车牌字符识别技术是图像识别领域的一个重要研究课题,在完成对车牌图像预处理、定位和分割的基础上,提出一种基于多个神经网络分类器综合集成的车牌字符识别方法。将基于粗网格特征提取的BP分类器、基于局部灰度特征提取的RBF分类器和基于方向线素特征提取的SOFM分类器通过串并联的方式进行集成,用Matlab7.0进行实验,通过实验证明多神经网络集成方法的可行性,该方法有效提高了整个系统的抗干扰性和字符的识别率。