车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于分类器的字符识别基于分类器的字符识别,是目前应用较广的一种车牌识别方式。其主要的思路是通过对样本数据的学习,智能车牌识别,达到自动将数据分类到已知类型。分类器其实是一种数学模型,目前有很多类型的分类器,车牌识别系统,包括bayes分类器、决策树模型、bp神经网络分类器等。贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说,贝叶斯分类器是小错误率---的优化。
车牌识别步骤概括为:车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成,各自的有效率都较高,车牌识别厂家,整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别,字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库,即将所有的字符建立样本库,字符提取后通过比对样本库实现字符的判断,合肥车牌识别,识别过程---产生可信度、倾斜度等中间结果值;另一种是基于字符结构知识的字符识别技术,有效的提高识别速率和准确率,适应性较强。
车牌识别系统的关键技术及算法。对车牌图像进行图像形态学操作:车牌识别系统也是基于形态学操作的重要性质,对经过二值化后的车牌图像首---行闭运算操作,使得车牌的字符区域连接起来,然后对车牌图像进行开运算操作,来消除车牌上的噪声,得到明亮的车牌区域从候选区域中去除伪车牌并定位出车牌区域通过对车牌图像的数学形态学1运算,图像中剩下少部分的连通区域,即为车牌的候选区域,这些区域包括车牌区域和伪车牌区域,为此,需要从图像中去除伪车牌并定位出车牌。
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