作者林乾毕（2019）在《基于SVM与ANN神经网络的车牌识别系统》一文中研究指出：由于车牌识别系统中车牌位置精确定位难和车牌中字符识别率低等问题。本文提出了一种基于SVM与ANN神经网络的车牌识别算法。通过Soble边缘检测算法与形态学算法相结合来确定大致的车牌轮廓,结合车牌的外接矩形的面积与长宽比来筛选出符合车牌特征的候选区域,再利用SVM分类器来判断检测到的区域中是否是车牌,来最终筛选出是车牌的区域。对于筛选出的车牌利用ANN神经网络进行车牌字符的识别。经验证,该车牌识别系统能够适用于比较复杂的环境,且识别速度快,准确率相对较高。
you yu che pai shi bie ji tong zhong che pai wei zhi jing que ding wei nan he che pai zhong zi fu shi bie lv di deng wen ti 。ben wen di chu le yi chong ji yu SVMyu ANNshen jing wang lao de che pai shi bie suan fa 。tong guo Soblebian yuan jian ce suan fa yu xing tai xue suan fa xiang jie ge lai que ding da zhi de che pai lun kuo ,jie ge che pai de wai jie ju xing de mian ji yu chang kuan bi lai shai shua chu fu ge che pai te zheng de hou shua ou yu ,zai li yong SVMfen lei qi lai pan duan jian ce dao de ou yu zhong shi fou shi che pai ,lai zui zhong shai shua chu shi che pai de ou yu 。dui yu shai shua chu de che pai li yong ANNshen jing wang lao jin hang che pai zi fu de shi bie 。jing yan zheng ,gai che pai shi bie ji tong neng gou kuo yong yu bi jiao fu za de huan jing ,ju shi bie su du kuai ,zhun que lv xiang dui jiao gao 。
论文作者分别是来自软件的林乾毕，发表于刊物软件2019年08期论文，是一篇关于神经网络论文,车牌识别论文,软件2019年08期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自软件2019年08期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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