基于模板匹配和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識別算法研究.pdf

1、完整的車牌字符識別系統(tǒng)(License Plate Character Recognizer，LPCR)包含字符圖像預(yù)處理、字符特征提取和分類器判決三個階段。在這三個階段中，選取何種字符特征和字符識別方法進行字符判決將影響車牌字符的識別率，對車牌字符識別算法研究有著十分重要的意義。車牌字符識別方法很多，本文將研究基于模板匹配和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識別算法，具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。
　　 本研究選題來源于和重慶港宇高科技有限公

2、司合作開發(fā)的“車輛號牌定位分割和識別算法研究”項目(E2012-03)，改進基于字母和數(shù)字字符的字形特征的分塊特征提取算法，針對相似字符易誤識的特點，通過改進基于模板匹配方法的識別算法，達到能夠準確識別相似字符的目的;對清晰度不高的字符難以準確識別的缺點，本文改進基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的字符識別算法，并通過仿真實驗驗證車牌字符識別系統(tǒng)的性能。主要研究工作包括：①對基于模板匹配和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識別算法以及字符特征提取和分類的國內(nèi)外研究現(xiàn)

3、狀進行闡述，描述特征提取、分類以及字符識別算法的一些理論和原理，并進行分析總結(jié)。②對特征提取算法進行深入研究，通過對常用字符圖像特征提取方法進行研究和分析，并總結(jié)各種方法的優(yōu)劣，本文提出改進基于字母和數(shù)字字符的字形特征的分塊特征提取算法。③對基于模板匹配的車牌字符識別算法進行深入研究，通過原理分析和算法的流程設(shè)計，并根據(jù)算法的特性，本文提出改進基于模板匹配的針對相似字符易誤識特點可以準確識別的算法，使整個系統(tǒng)既能滿足處理時間效率的要求，