江苏省科技厅科研基金(BS2004011)
- 作品数：4 被引量：5H指数：2
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- 基于自适应小波神经网络的车牌融合识别算法被引量：1
- 2010年
- 该文提出了一种基于自适应小波神经网络的车牌融合识别算法。该算法首先根据车牌中字符的形态特征和横向纹理属性,通过小波分析来提取字符的小波统计特征,对自适应小波神经网络进行训练并识别车牌字符;然后,对单神经网络识别结果提取特征值并参与决策层融合,最终获得识别结果。实验结果表明,该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的字符识别具有很好的鲁棒性、容错性。
- 吴懋刚潘永惠
- 关键词：车牌识别小波变换小波神经网络信息融合
- 基于小波变换的车牌定位算法研究被引量：2
- 2008年
- 文中提出了一种基于小波分析的车牌定位算法.根据图像中车牌的形态特征和横向纹理属性,提取图像高频(LH)小波系数的均值、能量、熵等作为分类特征,同时通过形态学算法对车牌候选域和非车牌域进行聚类,并运用相关的先验知识对车牌候选域进行优化.实验结果表明,文中提出的车牌定位算法是一种切实可行、准确高效的方法,该算法对复杂背景下拍摄的汽车图像具有很好的鲁棒性.
- 范蕤潘永惠
- 关键词：车牌定位纹理特征小波变换小波系数模糊聚类
- 基于小波空间的车牌字符识别算法被引量：2
- 2008年
- 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，用小波系数能量和熵的动态阈值提取车牌字符相应的统计特征并作为BP神经网络的输入进行识别。实验结果表明该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。
- 范蕤潘永惠
- 关键词：车牌字符小波变换小波系数BP神经网络鲁棒性
- 基于径向基神经网络的车牌字符识别算法研究
- 2007年
- 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。
- 潘永惠吴懋刚
- 关键词：车牌字符小波变换模糊聚类RBF神经网络
