几种车牌字符识别算法的比较_刘静

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1、DOI:10.15966/j.cnki.dnydx.2008.08.017学术探讨算法研究几种车牌字符识别算法的比较刘静（河北工程大学，河北邯郸056038）[摘要]牌照自动识别系统是现代社会智能交通系统的重要组成部分,是图像处理和模式识别技术研究的热点,应用也越来越普遍。本文就几种主要的字符识别方法进行研究及比较。[关键词]字符识别;模板匹配;神经网络判别待识别的字符图像识别特征提取（依据所选方1.引言字符图像预处理结果法进行识别）车牌自动识别系统是目前交通部门十分重要的科研课识别部分字典（特征模题之一，在公共

2、安全、交通管理及军事部门有着极其重要的版集合或句学习部分法规则集合）应用价值。由于我国车牌种类繁多，拍摄时所处的环境条件各异，使得车牌字符的识别更加困难。典型的牌照自动识别学习（据类教师分析或文系统如下图1所示，主要由由图像采集、预处理、二值化、车法推断）图2字符识别原理图牌定位、字符定位、字符分割和字符识别等几部分组成，这些过程存在着紧密的联系。本文就几种主要字符识别方法抽取一定的表达形式后，采用某种分类判别函数和判别进行了研究。规则，与模板库中己知的标准字符表达形式匹配判别，就可视频信号识别出输入的字符图像。

3、车辆图像视频图像采集车辆检测虚线以下是识别系统的学习部分。学习是根据多个未知车辆字样抽取出模式表达形式，自动构造或修改充实字典，不断检测器提高系统识别率。经过多年的研究，对于标准字体的识别技术目前已经相字符识别字符分割车牌定位当成熟，但在车牌识别系统中，由于实际使用条件的影响，存在着许多不利于识别的因素。与其它字符识别相比，车牌字结果车牌号码：京EG6572符识别有其特殊性，主要体现在以下几点：输出蓝色(1)字符集小。车牌上出现的汉字字符为省、自治区、直图1车牌识别系统示意图辖市或特殊机构的简称。加上26个英文字

4、符以及10数字，字符类别不超过100类。2.字符识别原理(2)待识别的字符图像小。字符图像来源于定位分割得字符识别是模式识别领域中很活跃的一个分支。字符到车牌图像，车牌占车辆图像中的比例很小，因此，车牌字符识别的基本思想是匹配判别。抽取待识别字符特征按照字一般都很小，字符的宽高通常在20～30个像素之间，这样就符识别的原理和预先存储在计算机中的标准字符模式表达增加了识别的难度。形式的集合逐一进行匹配，找出最接近输入字符模式的表(3)车牌字符图像受到的干扰因素多。车牌识别系统是达形式，该表达形式对应的字就是识别结果

5、。字符识别的原全天候工作的系统，由于受到天气、外界干扰、车辆运动、车理如图2所示。牌倾斜以及拍摄角度等因素的影响，导致提取到的车牌字符经过图像预处理，得到了二值化的数字点阵。对二值化图像中的字符的大小、粗细、位置及倾斜度都不一样。另外，字符图像进行特征提取，针对字符图像的特征提取的方法车牌的清晰度、清洁度、新旧底色及光照背景等因素，可能会多种多样，有逐像素特征提取法、骨架特征提取法、垂直方使采集到的图像存在严重干扰，如字符模糊、畸变甚至断线向数据统计特征提取法、基于网格的特征提取法、弧度梯度等。因而，要求所采用的

6、识别方法具有很强的抗干扰性和环特征提取法等很多方法。特征提取要保证类内聚类性和类境适应性。间可分性，同时避免维数冗余性，应该考虑两方面情况：一(4)存在一些结构特征非常相似的字符。例如：数字“2”方面是反映图像全局的特征，这种特征对一般噪声不敏感，与字母“Z”，数字“8”与字母“B”，数字“5”与字母“S”，数字另外一方面，选取的特征能够反映出图像的局部细节特征。“0”、字母“Q”、“D”和“O”等。——————————————作者简介:刘静,女,天津人,硕士,助教,研究方向:计算机应用与控制工程。—72—算法研

7、究学术探讨除了第(1)点对识别有利外，其余特点都使得车牌字符的力，而且识别率高，但是它在字符旋转、变形，笔划粗细不同识别实现起来非常困难。目前最常用的车牌字符识别的方法等情况下，识别能力有限。有基于模板匹配的字符识别算法、基于神经网络的字符识别4.神经网络字符识别算法算法和特征统计匹配法。下面对几种方法分别做详细介绍。神经网络理论自20世纪中期提出以来，取得了一系列3.模板匹配字符识别算法的研究成果。近年来，随着计算机技术和非线性科学的发模板匹配方法是一种经典的模式识别方法，是最直接的展，神经网络理论的研究又进入

8、一个新的高潮，其应用己经识别字符方法，其实现方式是计算输入模式与样本之间的渗透到各个领域，并在智能控制、模式识别、计算机视觉、生相似性，取相似性最大的样本为输入模式所属类别。首先要物医学工程等方面取得了巨大贡献。建立模版库，将待识别字符进行二值化并将其尺寸大小缩用神经网络进行字符识别，主要有两种方法：一种方法放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹是先对待识别字