基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)動(dòng)車(chē)號(hào)牌字符識(shí)別

韓　笑　馬駟良　張　禹　左　平

摘要：以定位、分割后的機(jī)動(dòng)車(chē)號(hào)牌字符為研究對(duì)象。首先，對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)號(hào)牌圖像進(jìn)行大小、灰度方差、灰度均值的標(biāo)準(zhǔn)化處理。其次，根據(jù)機(jī)動(dòng)車(chē)號(hào)牌字符的特點(diǎn)，抽取字符3種不同的特征，構(gòu)造3個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)號(hào)牌字符進(jìn)行識(shí)別。并根據(jù)字符在機(jī)動(dòng)車(chē)號(hào)牌中所處位置的差異，在每個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)造4種不同的子網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別。最后，每個(gè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出通過(guò)加權(quán)求和的組合方式得到最終識(shí)別結(jié)果。在組合各網(wǎng)絡(luò)輸出前，采用對(duì)字符圖像求取局部二階差分值的方法，將字形相近的字符進(jìn)行再分類(lèi)，從而有效地降低誤識(shí)率。通過(guò)分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，表明本算法在機(jī)動(dòng)車(chē)號(hào)牌識(shí)別應(yīng)用中達(dá)到了理想的識(shí)別效果。

關(guān)鍵詞：模式識(shí)別；字符識(shí)別；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；BP算法

中圖分類(lèi)號(hào)：TP301

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1671-5489(2005)04—0461—06