作者：贺瑜飞字符识别小波分析倾斜车牌神经网络
摘要：针对传统倾斜车牌图像字符识别率较低、识别精度不高的问题,提出一种基于小波分析的倾斜车牌图像字符识别方法。首先对原始倾斜车牌图像转换成灰度图像预处理,获得图像像素点,利用小波矩对预处理后的车牌图像像素点提取字符特征,运用直线拟合方程矫正字符倾斜角度目标图像,然后通过主分量分析对提取的字符特征进行选择,并降低字符特征维数,获得特征向量,并输入到BP神经网络,通过对该网络权值初始化,分析输入层与输出层之间的线性映射,并通过线性映射关系完成字符识别。实验结果表明,所提方法能有效提高倾斜车牌图像字符识别率。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
