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基于神经网络的车牌识别系统研究

车辆牌照识另O(License

Plate
Recognition，LPR)系统是智能交通系
统(Intelligent
Traffic
System，ITS)中的重要组成部分，在公共安全、交
通管理及军事部门有着极其重要的应用价值。本论文在前人工作的基
础上，完善并改进车牌识别系统软件设计，并针对车牌字符分割与识
别的理论与技术进行了深入地研究，主要集中在字符的特征提取和分
类方面。
1．将基于奇异值分解(Singular
Value
Decomposition，SVD)的主量
成分分析(Principal Component Analysis，PCA)方法应用于车牌字符的
特征提取，并采用粗集理论(Rough Set，RS)对提取的主量特征进行约
简，以约简后的特征作为神经网络输入，不仅可以降低网络结构的复
杂度，而且可以提高网络学习速率及单个字符的识别率。
2．在识别方法研究中，分析与比较了模板匹配和神经网络方法的
优缺点，将模板匹配与BP神经网络相结合，采用多级多分类器的方
案，设计了数字、字母、数字字母混合及汉字分类器。实验证明：该
方法对相似字符的识别是很有效的。