首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 218 毫秒
1.
根据车牌中字符的形态特征和横向纹理属性,以小波空间作为车牌字符识别的特征空间,提取字符的小波统计特征作为RBF神经网络的输入进行字符识别。实验结果表明本文提出的算法是一种切实可行、准确高效的方法,对复杂背景下拍摄的汽车牌照识别具有很好的鲁棒性。  相似文献   

2.
吕昆  金晅宏 《教育技术导刊》2016,15(11):193-195
研究了一种基于OpenCV的车牌识别方法。在车牌定位阶段,提出一种综合边缘信息和颜色信息,并结合车牌几何特征定位方法,通过SVM机器学习实现车牌精确定位。在车牌字符分割阶段,通过设定像素跳变阈值去除边框,提出一种结合垂直投影法和字符特征的字符分割算法。在字符识别阶段,提出结合投影和网格的字符特征提取方法,并利用4个BP神经网络进行字符识别。实验表明,该方法定位率高,字符识别快速准确,具有较强的鲁棒性和实用性。  相似文献   

3.
为了满足车牌识别系统对国内车牌字符的有效识别,利用最大似然分类简单快速、实施方便的特点,提出了一种最大似然分类的国内车牌字符识别的方法。通过对样本图像进行采集和预处理,再提取字符的特征数据并建立训练集数据库,依据字符特征向量样本和最大似然分类建立字符识别模型,针对不同类别的字符提供训练模式,对训练集样本进行模型学习和训练完成机器学习算子,最后完成车牌的识别。实验结果表明,作为国内车牌字符识别的一种方法参考,该方法可以有效识别国内车牌字符。  相似文献   

4.
对车牌图像预处理和字符识别做了系统的阐述,针对字符分割采用了一种基于投影变换的分割算法,并就字符特征向量提取及字符识别方法进行了描述,设计了一种机动车牌照自动识别系统的解决方案。  相似文献   

5.
提出了一种能有效完成对无监督字符分类的模糊逻辑方法 ,以提高字符识别系统的速度 ,正确性和鲁棒性 .字符首先被分为 8种印刷结构类 ,然后采用模式匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合 .模糊无监督字符的分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究 .本文讨论了该模糊模型的特性并用以加快字符分类处理 ,经过字符分类 ,在字符识别时由于只需针对较小的模糊样板集合而变得容易和快速  相似文献   

6.
光学字符识别是自动化生产的重要组成部分。针孔字符的特殊性使得字符识别难度加大,鉴于此,在对字符提取后采用闵可夫斯基加减法进行膨胀,解决了针孔字符不连接的问题。基于BP神经网络对字符进行特征提取,由于生产日期是多分类问题,采用Softmax分类器进行分类。经验证,该系统对针孔字符的正确识别率达95%以上。光学字符识别包含两个任务:将图像中的单个字符分割出来并对分割得到的字符进行分类,以酸奶生产日期为例进行探讨。  相似文献   

7.
光学字符识别中,特征提取与分类是最关键的步骤,文中采用Gabor变换来提取图像特征,结合最近邻分类器进行分类识别,实现了对中文字符的准确识别.实验表明,该方法具有较好的抗干扰性.  相似文献   

8.
联机手写字符识别是模式识别领域的一个重要应用分支。研究了联机手写字符识别相关预处理、特征提取、分类器设计等技术,并实现了基于字符轨迹密度和支持向量机的识别系统。实验表明,选取笔划密度特征和SVM算法进行字符识别具有较高的识别率。  相似文献   

9.
车牌字符识别是智能交通中关键,而边缘检测是车牌字符识别的一个重要方面。本文基于matlab利用小波变换技术对现实环境中拍摄的车牌字符进行噪声处理,并作出图像的边缘检测研究,设计出适合车牌边缘检测的程序算法,该方法适合车牌字符的相关检测工作。  相似文献   

10.
智能车牌识别系统是结合数字图像处理技术、计算机视觉和模式识别为一体的综合系统,包含对车牌图像进行预处理、车牌区域定位、字符分割以及字符识别等功能。在车牌识别技术中,采用了BP神经网络技术,能快速根据提取的车牌字符特征与已知样本中特征进行比对以获取车牌字符。通过运用OPENCV计算机视觉库,大大降低了系统实现复杂度,实现了快速准确识别车牌号码。  相似文献   

11.
为有效识别浮动验证码,提出一种基于特征匹配与卷积神经网络的识别方法。首先使用特征匹配的方法得到匹配特征点,结合交叉匹配算法与 K 近邻匹配算法滤除错误匹配;然后对特征点进行聚类及投票分析,得到待识别字符区域,将其分割得到单个字符;最后在 mnist 手写数字数据集的基础上加入英文字符,构建卷积神经网络模型,将数据集送入模型进行训练。对 10 000 张浮动验证码进行测试,结果表明,该方法对浮动验证码的识别准确率达 95%,且构建的训练集具有可扩展性,可进一步应用到其它类型的字符识别中。  相似文献   

12.
本文提出了一种基于模糊方向线索特征 (fuzzydirectionallineelementfeature,FDLEF)与人工神经网络 (artificialneuralnetworks,ANN)相结合的手写体汉字识别方法 (FDLEF -ANN) ,解决了单一FDLEF方法对相似字识别率低的问题 .这种方法分两级识别 ,先由FDLEF识别模块进行识别 ,将识别结果送至选择器 ,若识别结果不属于预定义的相似字集合簇 ,则该结果即为最终识别结果 ,否则 ,将其送至人工神经网络识别模块进行相似字的识别 .本方法既保留了原FDLEF方法的优点又提高了对相似字的识别率 ,FDLEF -ANN系统对相似字的识别率由 78 0 9%提高到 82 97% .  相似文献   

13.
验证码能够有效抵御网络中机器程序的自动登录行为,防止机器程序群发垃圾邮件和自动投票等非法行为。但是随着图像识别技术和人工智能的发展,传统的验证码面临着被机器程序自动破解的危险。文章在分析不同验证码的优缺点后,提出一种基于人眼视觉暂留现象的动态验证码,利用有效字符和干扰字符混合组成多帧动态图像,普通用户可以轻易识别,而机器程序难以区分,理论分析和模拟实验证明该验证码简单有效。  相似文献   

14.
对活体虹膜提出了一种新的分窗小波包分解和Hamming距离匹配相结合的识别算法,在特征提取过程中利用了奇异值分解,有效地减少了代码长度,不影响识别效果.实验结果表明,该方法计算速度快,提取特征的效果好,可用于实际的身份鉴别系统.  相似文献   

15.
The eigenface method that uses principal component analysis (PCA) has been the standard and popular method used in face recognition. This paper presents a PCA - memetic algorithm (PCA-MA) approach for feature selection. PCA has been extended by MAs where the former was used for feature extraction/dimensionality reduction and the latter exploited for feature selection. Simulations were performed over ORL and YaleB face databases using Euclidean norm as the classifier. It was found that as far as the recognition rate is concerned, PCA-MA completely outperforms the eigenface method. We compared the performance of PCA extended with genetic algorithm (PCA-GA) with our proposed PCA-MA method. The results also clearly established the supremacy of the PCA-MA method over the PCA-GA method. We further extended linear discriminant analysis (LDA) and kernel principal component analysis (KPCA) approaches with the MA and observed significant improvement in recognition rate with fewer features. This paper also compares the performance of PCA-MA, LDA-MA and KPCA-MA approaches.  相似文献   

16.
手写体汉字识别笔画提取方法的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
由于手写体汉字的复杂性,目前手写体汉字识别正确率不高。笔者提出在拐点提取方法上以像素跟踪法辅助最大距离法,在笔段合并中只考虑与交叉点相连的笔段,并提出具体算法,该方法可以有效克服拐点遗漏,笔段合并错误的弊端,使拐点的遗漏率大大降低,笔段合并正确率有较大改进,汉字识别正确率达到90%。  相似文献   

17.
以DSP实现基于概率DP匹配算法的说话人识别系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了利用概率DP匹配算法进行说话人识别的的设想。并给出了运用TMS320C5416实现说话人自动识别系统的方案。该系统利用一种新的语音信号r阶的倒谱线性回归系数等参数构成识别的特征矢量集,运用提出的概率DP匹配算法进行与文本无关的说话人识别。实验结果表明该系统具有识别精度高、识别速度快,占用系统资源少等特点,是一种有效的说话人自动识别的实现方法。  相似文献   

18.
最临近支持向量机Proximal SVM(PSVM)是一种有效的、简单的和快速的近似支持向量机方法,识别效果和标准支持向量机相当,相比之下有较少处理时间.虽然有此优点,它的有效性仅仅是针对维数不高、大样本的数据集,而对于上千维甚至上万维的、小样本的人脸数据库情况没有人给出实验结果.文章把PSVM稍做改变,对四个公开的人脸库进行分类.同时采用几种典型的泛化线性鉴别分析(GLDA)方法,对人脸图像预处理.从识别率和所用的处理时间两方面以及用最近邻及最近特征线分类器进行对比,得出具有较好识别效果和处理时间的方法.  相似文献   

19.
传统图像特征提取具有较高维度缺陷,造成算法分类效率低、复杂度高、分类速度慢、计算开销大等问题。为此提出AAM算法,定位关键点提取人脸表情几何特征。将朴素贝叶斯分类器结合特征属性重要度调节高斯核函数,使用K近邻算法实现分类决策,提出一种WNBC-KNN分类方法,从降低数据维度和分类算法两方面优化人脸表情分类。在CK+数据和JAFFE数据集上实验,识别率分别达到90%和86%。与传统的朴素贝叶斯算法比较,改进后的算法识别率分别提高6%和30%。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号