基于支持向量机的汽车胎号识别算法研究.pdf

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1、第29卷第9期计算机仿真2012年9月文章编号：1006—9348(2012)09—0383—04基于支持向量机的汽车胎号识别算法研究王勇(江苏科技大学计算机系，江苏张家港215600)摘要：为了提高汽车轮胎号自动识别的正确率，提出一种利用支持向量机的汽车胎号识别算法。首先采用图像采集设备获得胎号图像，并进行预处理，然后提取字符的特征向量，采用主成分分析对特征向量进行降维处理，最后采用支持向量机进行字符识别，同时利用遗传算法优化支持向量机的参数。仿真结果表明，采用支持向量机的汽车胎号识率达到97．52％，误识率和拒识率极低，很够很好满足汽车胎号识别要求。关键词：支持向量机；特征提取；胎号识别；

2、遗传算法中图分类号：TPl83文献标识码：BStudyonRecognitionofAutomobileTireNumberBasedonSupportVectorMachineWANGYong(DepartmentofComputer，JiangsuUniversityofScienceandTechnology，Zhan舀iagangJiangsu215600，China)ABSTRACT：Inordertoimprovethecorrectrecognitionrateoftirenumber，thispaperproposedatirenumberrecog—nitionmethodb

3、asedonsupportvectormachine．Firstly，theimagesoftirenumberwerecollectedbyimagedeviceandpreprocessed，thenthefeaturevectorswereextracted，andthefeaturedimensionswerereducedbyprincipalcompo—nentanalysis．Finally，thetirenumberswererecognizedbythesuppoflvectormachine．Thesimulationresultsshowthatthetirenumber

4、recognitionrateisupto97．52％basedontheproposedmethod，andelTorrateandrejectionrateisverylow，whichcanmeettherequirementsofautomobiletirenumberrecognitionverywell．KEYWORDS：Suppoflvectormachine(SVM)；Featureextraction；Tirenumberrecognition；Geneticalgorithm(GA)1引言轮胎是汽车的一个最重要零件，轮胎质量与汽车的运行和安全性能密切相关，而每一套轮胎都具有

5、唯一的胎号，胎号记录了轮胎的各种信息，它是轮胎的身份证⋯。轮胎号码管理可以对企业生产和销售情况进行实时掌握，如果轮胎质量出现问题，可以根据号码追溯到具体生产厂家，因此胎号识别成为当前图像处理中的一个重要研究课题旧o。传统胎号识别方法采用人工方式，首先依靠人的视觉识别胎号，然后将胎号手工输入到数据库中，该方法容易出错，费时，导致信息资料不正确口1。随后出现了基于条形码和射频识别(radiofrequencyidentification，RFID)技术的胎号识别方法，该方法记录信息多，但成本较高，条形码容易被人剥落，信息丢失，从而影响轮胎质量追踪H1。近年来，随着图像基金项目：江苏省道路载运工具新

6、技术应用重点实验室开发基金项目(BM2008206009)收稿13期：2012—03一18修回日期：2012—04—12处理和人工智能技术发展，为汽车轮胎胎号的自动识别提供了一种有效方法，尤其是人工神经网络模拟人脑的一些基本特征，具有自组织、自学习、容错能力强等优点，因此基于人工神经网络的胎号自动识别算法∞。7J。但神经网络是一种基于经验风险最小化原则的人工智能算法，要求训练比较大，当训练样本不能满足大样本条件时，易出现过拟合、局部最优等现象，且自身存在隐含层神经元个数难于确定、收敛速度慢等缺陷，影响胎号自动识别中的效果‘8J。支持向量机(suppoavectormachines，SVM)基于

7、结构风险最小化原则，克服了神经网络的过拟合缺陷，较好地解决了非线性、高维数和局部极小等难题，泛化能力强，在故障诊断、语音识别等领域取得不错的应用效果∽’1“。然而SVM的学习和泛化能力与其核函数及参数息息相关，但目前各参数选择缺乏统一标准和理论指导，SVM参数的选择是一个公开尚待解决难题㈦。为了提高汽车胎号自动识别精度，提出一种基于SVM的汽车胎号自动识别算法，采用遗传算法对SVM的参数进——38