基于组合特征的车牌字符识别

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1、5号楷体，居中小5号宋体，居中小5号宋体5号楷体，居中小小5号楷体，居中宋体小小5号楷宋体，居中小52号黑体，居中，上下各空一行1小5号楷黑体，居中小基于组合特征的车牌字符识别*路小波凌小静刘斌（东南大学教育部智能运输系统工程研究中心南京210096）摘要提出了基于Zernike矩和小波变换特征相结合的车牌字符识别方法。利用Zernike矩描述字符全局特征，小波变换系数描述字符细节特征，采用神经网络进行车牌字符分类。测试结果表明，这种组合了两种特征优点的方法实用有效，识别效果优于两种特征独立使用的情况。关键词车牌字符识别Zernike矩小波变

2、换特征提取中图分类号TP2文献标识码A国家标准学科分类与代码520.6044号楷体，居中黑体，居中，上下各空一行5号楷体，居中4号楷体，居中黑体，居中，上下各空一行5号楷体，居中LicensePlateCharacterRecognitionBasedontheCombinedFeatures5号楷体5号正体，居中LuXiaoboLingXiaojingLiuBin(EngineeringResearchCenterforIntelligentTransportationSystemsunderMinistryofEducation,5号楷体

3、5号黑正体，居中，居小5号斜体，居中，下空一行5号楷体5号黑正体，居中SoutheastUniversity,Nanjing210096，China)5号楷正体，居中小5AbstractThispaperpresentsamethodoflicenseplatecharacterrecognitionbasedonthecombinationofZernikemomentandwavelettransformationfeatures.TheZernikemomentisusedtodescribetheglobalfeatureofthec

4、haracters,andthewavelettransformcoefficientforthedetailedfeatureofthecharacters.Aneuralnetworkisusedtoclassifythelicenseplatecharacters.Experimentalresultsshowthepresentedmethodachievesbetterrecognitionaccuracythanusingtwofeaturesseparately.Keywordslicenseplatecharacterreco

5、gnitionZernikemomentwavelettransformfeatureextraction5号楷体，居中小4号黑体，顶格，上下各空一行小51引言车牌自动识别技术在智能交通系统中具有重要的应用价值，其中的关键技术是车牌定位和车牌字符识别。国内外学者在车牌定位和字符识别方面进行了大量研究，促进了该领域的发展。这里主要对车牌字符识别进行研究，在车牌定位的基础上，进行车牌字符特征提取和字符分类。车牌识别系统工作在室外环境，拍摄的图像易出现变形失真，且分辨率低、易受各种因素干扰，采用传统的字符识别（OCR）方法进行车牌字符识别难以取得理

6、想效果。车牌字符识别的典型方法是基于模板匹配的识别方法[1-2]，但模板匹配法对车牌图像的伸缩、倾斜及背景干扰比较敏感，识别效果不够理想。一些矩函数能够较好的提取全局特征。Teh[4]评价了各种不同类型的图像矩，发现Zernike矩具有最好的综合性能。Khotanzad[5]的研究也表明，使用Zernike矩的神经网络分类器有很强的类分离能力。由于多数矩特征仅仅提取了图像的全局信息，用它们很难区分一些相似的字符，特别是在字符受噪声干扰的情况下。字符图像在不同分辩率上的细节反映了字符的不同结构特征，Lee[6]将二维小波变换应用于手写体数字识别

7、，并且对ETL样本库中的字符进行了测试，得到很好的识别效果。这里将Zernike矩和小波特征相结合，提出了基于组合特征的车牌字符识别方法。利用Zernike矩提取字符全局特征、小波变换提取字符细节特征，采用神经网络进行车牌字符分类，组合特征综合了两种特征方法的优点，识别结果优于两种特征独立使用的情况。*本文于2005年2月收到，系高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目（705020）、江苏省自然科学基金项目（BK2004077）资助项目。5号楷体，居中5号黑体，顶格小52Zernike矩特征提取2.1图像的Zernike矩n阶的Zernik

8、e多项式定义为在极坐标系中，的函数[7]：（1）小5号楷体，居中5号黑体，居中小5式中：是一实数值的径向多项式，由下式给出：（2）（2）（2）（2）2））这里：（3