排序方式： 共有170条查询结果，搜索用时 62 毫秒
1.
一种模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法 总被引：15，自引：0，他引：15
提出了一种基于模板匹配和神经网络的车牌识别方法。该方法集成了模板匹配识别车牌字符和神经网络识别车牌字符的优势，可有效地提高车牌字符的识别率、识别速度和识别系统的泛化能力。实验结果表明：大多数情况下，该方法的识别率超过90%，识别时间不超过1200ms，能有效地识别各种车牌中的字符，满足实际系统的要求。 相似文献
2.
将最小二乘支持向量机引入到小字符集压印字符识别中.首先介绍最小二乘支持向量机的基本原理和主要算法，然后在实验中采用最小二乘支持向量机训练软件，针对标牌上的压印字符的数字集进行仿真，同时与神经网络等其他分类方法进行比较.实验结果表明此方法的识别率较高，在小字符集识别中具有较强的实用性. 相似文献
3.
以定位、 分割后的机动车号牌字符为研究对象. 首先,
对机动车号牌图像进行大小、 灰度方差、 灰度均值的标准化处理. 其次, 根据机动车号
牌字符的特点, 抽取字符3种不同的特征, 构造3个BP神经网络对机动车号牌字符进行识别.
并根据字符在机动车号牌中所处位置的差异, 在每个BP神经网络中构造4种不同的子网络分
别进行训练和识别. 最后, 每个BP神经网络的输出通过加权求和的组合方式得到最终识别结
果. 在组合各网络输出前, 采用对字符图像求取局部二阶差分值的方法, 将字形相近的字符
进行再分类, 从而有效地降低误识率. 通过分析实验结果, 表明本算法在机动车号牌识
别应用中达到了理想的识别效果. 相似文献
4.
随着用微机来处理乐谱信息的不断发展，以及乐谱印刷面临从传统的印刷方法向计算机排版过渡，越来越需要一种有效和精确的方法把乐谱数据输入微机中，本文解决了一些在用微机和光学设备来构造一个自动识别系统时所遇到的技术问题． 相似文献
5.
BP神经网络算法在字符识别中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了BP学习算法的基本原理及其优缺点,并针对其不足,引入了动量项进行改进,并对BP网络的算法实现作了探讨。 相似文献
6.
基于MHMM的脱机手写体字符识别 总被引：1，自引：0，他引：1
对隐马尔可夫模型(HMM)的训练方法及模型参数的选取进行了探讨,并将HMM理论用于脱机手写体识别中,建立了一种基于字符投影变换图像的边界链码特征的多重隐马尔可夫模型(MHMM).实验结果表明,该方法是可行的,且具有良好的兼容性和灵活性,可应用于手写体字符的自动识别中. 相似文献
7.
提出了一种将KNN(K近邻)和支持向量机相结合的字符识别算法.首先用KNN对字符进行判断,如果输出的置信度大于阈值,则认为分类正确;如果小于阈值则采用支持向量机进行判决.改进了SVM分类器,通过调整支持向量机的分类超平面改进了支持向量机的性能.将算法应用到实际的车牌字符识别中,识别结果表明,这种方法在提高识别速度的同时,有效提高了字符的识别精度. 相似文献
8.
模糊超椭球分类算法及其在无约束手写体数字识别中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
为获得具有强推广能力、高效的识别算法 ,提出了基于模糊超椭球聚类的模糊超椭球分类算法 ,并且用于无约束手写体数字的识别。模糊超椭球聚类能充分利用训练样本集的分布信息 ,运用较少的类别个数来表征复杂的样本分布 ,获得良好的识别效果和推广能力。在此基础上 ,模糊超椭球分类算法加入了有监督的控制 ,使算法在聚类过程中可以确定合适的类别数 ,使学习结果能更好地反映训练集的概率分布。然后 ,采用学习矢量量化等算法对其进行进一步有监督训练 ,从而取得更好的训练效果。在国际通用的 NIST字库和实际采集的手写体数字集进行的实验中 ,模糊超椭球分裂算法获得了令人满意的结果 ,而且具有进一步发展的潜力。 相似文献
9.
在介绍国内外汽车牌照自动识别技术的现状 ,与讨论我国汽车牌照识别的特殊性的基础上 ,分析了汽车牌照自动识别技术的发展趋势 ,认为基于计算机视觉技术、人工神经网络技术和图象处理技术的无源型汽车牌照智能识别系统具有广泛的应用前景 . 相似文献
10.
基于地址结构匹配的手写中文地址的切分与识别 总被引：1，自引：0，他引：1
为了自动识别手写中文地址,提出基于地址结构的汉字字符切分和匹配方法。它将地址行图像过切分为一列子字符图像,对于可能的子字符合并方式进行识别。置信度比较大的词作为关键词搜索地址数据库,得到一系列候选地址。对每个候选地址进行匹配,综合考虑切分、识别和匹配代价给出最终结果。该方法在565个地址行样本上获得了超过91%的地址匹配率。实验表明:该方法能有效地克服传统手写汉字切分方法的不足,减少切分错误,从而提高地址匹配的正确率。 相似文献