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《车牌字符的类欧几里得距离特征提取与分析.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、第31卷第4期计算机仿真2014年4月文章编号:1006—9348(2014)04—0184—04车牌字符的类欧几里得距离特征提取与分析王祥玲,王蒙军,周亚同(1.河北工业大学信息工程学院,天津300401;2.中国电信股份有限公司天津分公司,天津300400)摘要:在自动车牌识别系统的设计中,为了实现汉字、字母、数字的快速准确识别,需要一种能够同时提取车牌亨符巾汉亨、字母、数字的统一分类特征,研究利用脉冲耦合神经网络的自动波扩散特性,简化模型参数,提取每个汉字、字母、数字的类欧几里得距离图像,将其作为分类特
2、征,采用最小方差方法测试了特征的有效性。针对不同省市的民用车牌的实验测试结果表明,简化脉冲耦合神经网络模型的卷积核矩阵为5×5时所得的类欧几里得距离图像作为特征向量时,测试图像与标准图像之间的所得方差值最小,能够实现正确匹配。简化脉冲耦合神经网络的类欧几里得距离变换优于传统基于神经网络的特征提取方法,充分利用了图像边缘的形状信息,能够有效地进行分类识别,为汉字、字母、数字全网互联提供了一种统一标准的特征提取方法。关键词:车牌字符;脉冲耦合神经网络;类欧几里得距离;最小方差值中图分类号:TP391.41文献标识
3、码:AFeatureExtractingofLicensePlateCharacterBasedonEuclidean——LikeDistanceTransformWANGXiang—ling一,WANGMeng—jun,ZHOUYa—tong(1.SchoolofhformationEngineering,HebeiUniversityofTechnology,Tianjin300401,China;2.ChinaTelecomCorporationLimitedTianjinBranch,Tianjin3
4、00400,China)ABSTRACT:InordertorecognizetheChinesecharacters,letters,andnumbersquicklyandaccuratelyinautomaticnumberplaterecognitionsystem,aunifiedclassificationfeatureisneeded.SoautomaticwavediffusioncharacteristicofPulseCoupledNeuralNetworks(PCNN)wasadopte
5、dtoextractfeaturevectorsformtheEuclidean—likedistanceimagesofeachChinesecharacter,letters,andnumbers.ParametersofPCNNwetsimplifiedsimultaneously.Thenaminimumvariancemethodwasutilizedtotestthevalidityofthisfeaturevectors.Experimentalresultsbasedoncivil—ianli
6、censeplatefromdifferentprovincesshowthattheEuclidean—likedistanceimagesbasedonsimplifiedpulsecoupledneuralnetworkmodelwith5×5convolutionkernelmatrixcanobtainthesmallestsquaredifferencebetweenthetestimagesandstandardimage.Euclidean—likedistancetransformtakes
7、fulladvantageoftheshapeoftheedgeoftheimage,acquirebetterresultsthanthetraditionalartificialnetwork—basedfeaturesextractionmethodforclassi—ficationofthecharacters.KEYWORDS:licenseplatecharacter;pulsecoupledneurMnetworks;Euclidean—likedistancetransform;mini—m
8、nmvariance.TransportationSystem,ITS)成为世界各国研究的热点。作为1引言车辆管理主要依据,车牌识别系统(LicensePlateRecognition,社会经济的不断发展使得机动车的保有量以每年约LPR)成为智能交通技术中的关键部分,主要包括车牌区域10%的速度递增,安全可靠的智能交通系统(Intelligent提取、车牌字符分割、车牌字符识别等主要环节。目前针对车
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