车牌识别算法简析.doc

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1、车牌识别算法简要分析作者：vzenith摘要：车牌识别算法是车牌识别系统的基础，对图像进行采集，然后从车牌图像特征出发，应用计算机视觉技术，提取车牌区域，字符区域，再通过模式分类方法对字符进行识别，最后输出结果。    关键词：算法车牌识别软件智能交通软件一：什么是车牌识别算法车牌识别算法是车牌识别系统的基础，对图像进行采集，然后从车牌图像特征出发，应用计算机视觉技术，提取车牌区域，字符区域，再通过模式分类方法对字符进行识别，最后输出结果。二：车牌识别算法流程车牌识别基本的算法流程有：（1）车牌

2、定位；（2）字符分割；（3）字符识别；火眼臻睛车牌识别系统针对这些基础的算法有了更进一步，深层次的运用。解决了（1）在复杂背景的图象中如何准确而迅速地定位分割牌照区域；（2）对于字符识别的准确率提高；（3）在易混淆字符上有更先进的处理方法。综上，运用到以下三种车牌识别算法：1. 启发式车牌定位算法；2. 大规模神经网络识别算法；3. 易混淆字符专门处理。三：车牌识别算法的详解1. 车牌定位的方法多种多样, 归纳起来主要有利用梯度信息投影统计；利用小波变换作分割；车牌区域扫描连线算法；利用区域特性

3、训练分类器的方法等。这是车牌识别算法中最关键的第一步，效果的优劣直接影响到车牌识别率的高低。火眼臻睛运用启发式车牌定位算法算法，使得综合号牌检出率高达99.5%。2. 字符识别是整个系统的核心。在其实际应用中，最为关键的问题是字符特征的选择，如果特征选择不具有很好的区分度，不仅特征维数较大而且还很难获得较好的识别效果。火眼臻睛运用的大规模神经网络识别算法，使用综合号牌识别率高达98.5%，全国第一。3. 车牌上的相似字符，由于外形比较接近，受图像分辨率，光线，车牌污损等影响，一般的分类算法，很容

4、易出现误识别。火眼臻睛车牌识别系统基于此算法基础上提出了易混淆字符专门处理，相似字符例如“2”和“Z”、“0”和“D”等，都能进行有效识别。使得识别效果在任何极端复杂情形下依然保持高识别率。