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车牌识别字符识别

字符识别是将包含一个或多个字符的图片中提取字符编码的过程。字符识别的典型方法即基于机器学习的图片分类方法。在图片分类方法中，一幅图片只能输出一个分类，合肥车牌识别，也就是说一幅图片中只能包含一个字符图像。这就要求字符分割有---的准确率。另一种识别方法即端到端的基于循环神经网络的字符识别方法。该方法将整个车牌图片输入网络，智能车牌识别，神经网络将直接输出所有字符。端到端的方法直接去除了字符分割过程，免去了字符分割错误带来的稳定性损失，但端到端方法同样对其他干扰如车牌倾斜度比较敏感。

车牌识别的方法大致

目前对车牌识别的方法大致可以分为三类，车牌识别系统价格，模板匹配，车牌识别系统厂家，svm，和---学习的方法，其中，---学习的方法用的广泛，---学习上采用车牌识别的方法可分为直接检---法和间接检---法。对于车牌识别，有着不同的数据集，我们需要对不同公共数据集进行比较和说明，然后对针对不同的数据集，工作站，精度和时间进行比较，这样才能的衡量算法的优势和劣势，然后再对未来研究方向进行展望。