位二位字母识别第三位以后是字母或数字识别字符模板以上相当于两幅图相减得到第三幅图大学本科生毕业设计论文切割出最小范围大学本科生毕业设计论文方向上的像素统计图图车牌分割的结果字符的识别车牌上的字符共有七个，第个是汉字，其余的为数字和字母，理想情况下，数字和字母是连通域，汉字也能利用它的位置和太小信息完成连通域的合并。大学本科生毕业设计论文字符的分割在汽车车牌自动识别过程中，字符分割对字符的识别具有承前启后的作用。它以前期车牌定位为基础，再进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别。字符识别的算法很多，因为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连情况，所以此处采用的方法为寻找连续有文字的块，若长度大于阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割。在分割之前首先对图像进行针对性的处理，即要对图像进行二值化处理，它的实质是将图像中的每个像素按照定规则进行分类，也就是将图像转化成只有个等级黑白的二值图像。字符分割可采用垂直投影法。由于字符块在垂直方向上的投影必然在字符间的间隙处取得局部最小值，因此字符的正确分割位置应该在上述最小值附近，并且这个位置应满足车牌的字符书写格式字符尺寸限制和其他些条件。垂直投影法处理过程是，对已切割出来的车牌在水平方向上从左至右检测各坐标的投影数值，检测到第个投影值部位的坐标可是为首字符的左边界，从该坐标向右检测到的第个投影值为的坐标可是为首字符的右边界，其余字符的边界坐标相同处理可得。图字符识别前的预处理图大学本科生毕业设计论文图字符的分割结果字符的识别车牌字符识别目前最常用的方法是基于模板匹配和神经网络的方法。模板匹配是种最经典最直接的模式识别方法，先对待识别字符进行二值化，并归化为模板的大小，最后选最佳的匹配作为分类结果。模板匹配方法的缺点是抗干扰能力差，识别能力低，任何有光光照字符清晰和大小的变化都会影响模板匹配的正确率。神经网络理论自世纪中叶提出以来，取得了系列的研究成果。近年来，随着非线性科学和计算机技术的发展，关于神经网络理论的研究进入个新的高潮。其应用已经渗透到各个领域，并且取得了巨大的进步。神经网络所具有的信息分布式存储大规模自适应并行处理以及高度的容错性等是它们用于模式识别的基础，特别是其具有学习能力和容错能力，对不确定模式识别具有独到之处。用神经网络进行字符识别，主要有两种方法。首先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得的特征训练神经网络。这种网络的识别效果与字符特征的提取有关，而字符的特征提取往往耗时较长。充分利用神经网络的特点，直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别。这种网络互联较多，待处理信息量较大。神经网络识别法具有抗噪声容错自学习能力强自适应好等优点融预处理和识别于体，识别速度非常快，因而受到研究者的青睐，应用在车辆牌照识别系统技术中。其识别原理图如下所示,嵌入对象无效。图神经网络识别原理图字符识别部分般分为预处理特征提取和神经网络构件组成，其中预处理就是试将原始数据中的无用信息删除，并对数据进行平滑等处理。在众多环境中，特征提取神经网络构建就是整个识别的核心。特征提取必须能够反映整个字符的特征，神经网络的输入是字符的特征向量，输出结果是文本格式的字符信息。最直接的字符识别方法是模板匹配法，其原理是计算输入模式和样本间的相似性，大学本科生毕业设计论文取相似程度最大的作为输入模式类别种属。我国现有车牌由七个字符组成，车牌的标准格式为,其中为各省自治区和直辖市的简称，为字母，代表了车牌所属的市，为字母和阿拉伯数字的组合。根据我国车牌的特点，建立汉字数字和字母模板库，采用汉字库，采用字母库，采用数字库和字母库。最小欧式距离法是模板匹配法的基本算法，最小欧式距离法即对任意个原型，计算它与待匹配字符的欧式距离，，找到最小的，其对应的就是识别出的字符。二维图像的模板匹配算法具体操作如下,当,时当时式和是输入字符的自相关函数，且当时成立时会在,处出现主峰，在另外的标准字符处出现副峰，然后根据选用的函数对主峰和副峰进行鉴别，图像与模板匹配的函数为,其中,为互相关算子，为待检测信号，为待检测的子图，为模板。将待识别的字符和所有模板进行匹配，并用上述相似度式子来计算车牌字符与每个模板字符的匹配程度，最相似的就是匹配结果，从而判断并识别出待识别的结果。图数字字符库大学本科生毕业设计论文图字母库和部分汉字库本章小结本章通过图像预处理车牌定位以及分割字符分割和识别为最终的车牌识别做了充分的准备工作，其效果直接影响到最终提取车牌号码的效果。大学本科生毕业设计论文大学本科生毕业设计论文第四章设计结果与分析设计结果本次课程设计选用的车牌图片是湘，通过编程实现对图片的每步处理，最终获得的结果如下图所示图识别结果图设计分析车牌自动识别的效果主要取决于系统前期图像预处理是否得当。对边缘检测处理后的图像进行方向的像素点统计来确定车牌位置对分割出的车牌进步处理去掉细小的杂色点，留下白色的字符以及黑色的背景，这是字符分割前的关键步骤进行字符分割得到七个字符，再将字符归化处理，进行模板匹配。整个系统使用编程实现，可直接调用函数，不仅有效的缩短了实验时间还降低了变异的难度。大学本科生毕业设计论文大学本科生毕业设计论文第五章总结与展望总结本次设计通过在软件中编写程序并经过仔细的调试和反复研究从而解决了大部分的问题，基本完成了车牌自动识别功能，。在整个编写程序的过程中，主要以车牌处理的基本步骤为指导，处理过程中关键在于各个处理环节的有效衔接，不仅要灵活的将语言和语言的有效融合，还要求能熟练掌握的运行环境和操作界面，才能很好地实现整个系统的功能。本次毕业设计知识初涉车牌识别功能，并没有考虑在各种不同外界环境下的车牌识别的处理，因此还存在需要改进的地方。目前本车牌自动识别系统还有待改善的地方如下只实现了静止车牌的识别，对动态车牌识别没有研究。没有考虑外部环境对车牌造成的污染影,行方向合理区域,定位剪切后的彩色车牌图像,,,输入个定裁剪不申报行为为例说明。刑法第条规定纳税人采取伪造变造隐慝擅自销毁帐簿记帐凭证，在帐簿上多列支出或者不列少列收入，经税务机关通知申报而不申报或者进行虚假的纳税申报的手段，不缴或者少缴应纳税款，偷税数额占应纳税额的以上不满且偷税数额万元以上不满万元的，或者因偷税被税务机关给予二次行政处罚又偷税的，处年以下有期徒刑或拘役，并处偷税数额倍以上倍以下的罚金偷税数额占应纳税额的以上且偷税数额在万以上的，处年以上年以下有期徒刑，并处偷税数额倍以上倍以下的罚金。扣缴义务人采取前款所列手段，不缴或少缴已扣已收税款，数额占应纳税额以上且数额在万元以上的，依照前款的规定处权人先与税务机关行使代位权而致税务机关无法行使代位权或虽行使代位权但不足以清偿纳税人所欠税款，法律应如何处理，则没有明确规定。三有关部门协助依法履行纳税义务的规范税收征管法第十五十七六十七十三条都对有关部门的相应协助义务和责任做了明确的规定，但当有关部门协助义务的违反恶化到定程度，需要有关部门承担刑事责任时，我国法律缺乏相应的规定，只能责令有关部门承担行政责任，甚至有的部门承担行政责任的依据也找不到。四税务执法人员依法履行职责的规范税收征管法第五章的有关条款和刑法第八九章的有关条款对税务执法人员的执法行为作出了较为严厉的规定，同时，税务机关通过系列的学教活动强化为纳税人服务的意识，真诚尊重纳税人，主动服务纳税人，增强为国聚财，执法为民的使命感责任心。这就从税务队伍建设的角度来保障税收法律关系的正常运行。五保障和维护税收征管秩序的法律规范税收征管法序而采取的各种措施的总称。税法司法保障制度如何建立，直接影响到税款的有效征收，关系到税收管理权能否在实践中得以贯彻执行。因此，对税收司法保障的研究有着重大的现实意义和社会意义。二现行税收司法保障的内容及问题我国税收司法保障规范散见于多个基本法律部门，尚未形成完整的制度体系，但他们都体现了税收司法保障的价值目标，笔者根据多年经验，将有关税收司法保障的内容作些整理并提出问题，和大家共同探讨税收优先权司法保障中华人民共和国税收征收管理法第四十五条规定税务机关征收税款，税收优先于无担保责权，法律另有规定的除外纳税人欠缴的税款发生在纳税人以其财产设定抵押质押或纳税人的财产被留置之前的，税收应当先于抵押权质押权留置权执行。纳税人欠缴税款，同时又被行政机关决定处以罚款，没收违法所得的，税收优先于罚款没法违法所得。税务机关应对纳税人欠缴税款的情况定期予以公告。但税务机关在行使税收优先权的过程中存在以下几个问题欠缴税款的纳税人在缴纳所欠税款前优先清偿了无担保债权或发生在后的抵押权质权留置权而使所欠税款不能足额受偿时，税务机关应如何行使税收优先权，我国法律未作出明确规定，税收优先权流于形式，难予付诸实践。中华人民共和国民事诉讼法第九十四条第四款规定财产被查封冻结的，不得重复查封冻结。表面上看，税收优先权由于与不得重复执行的矛盾而无法执行，实则不然。最高人民法院关于适用中华人民共和国民事位二位字母识别第三位以后是字母或数字识别字符模板以上相当于两幅图相减得到第三幅图大学本科生毕业设计论文切割出最小范围大学本科生毕业设计论文方向上的像素统计图图车牌分割的结果字符的识别车牌上的字符共有七个，第个是汉字，其余的为数字和字母，理想情况下，数字和字母是连通域，汉字也能利用它的位置和太小信息完成连通域的合并。大学本科生毕业设计论文字符的分割在汽车车牌自动识别过程中，字符分割对字符的识别具有承前启后的作用。它以前期车牌定位为基础，再进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别。字符识别的算法很多，因为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连情况，所以此处采用的方法为寻找连续有文字的块，若长度大于阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割。在分割之前首先对图像进行针对性的处理，即要对图像进行二值化处理，它的实质是将图像中的每个像素按照定规则进行分类，也就是将图像转化成只有个等级黑白的二值图像。字符分割可采用垂直投影法。由于字符块在垂直方向上的投影必然在字符间的间隙处取得局部最小值，因此字符的正确分割位置应该在上述最小值附近，并且这个位置应满足车牌的字符书写格式字符尺寸限制和其他些条件。垂直投影法处理过程是，对已切割出来的车牌在水平方向上从左至右检测各坐标的投影数值，检测到第个投影值部位的坐标可是为首字符的左边界，从该坐标向右检测到的第个投影值为的坐标可是为首字符的右边界，其余字符的边界坐标相同处理可得。图字符识别前的预处理图大学本科生毕业设计论文图字符的分割结果字符的识别车牌字符识别目前最常用的方法是基于模板匹配和神经网络的方法。模板匹配是种最经典最直接的模式识别方法，先对待识别字符进行二值化，并归化为模板的大小，最后选最佳的匹配作为分类结果。模板匹配方法的缺点是抗干扰能力差，识别能力低，任何有光光照字符清晰和大小的变化都会影响模板匹配的正确率。神经网络理论自世纪中叶提出以来，取得了系列的研究成果。近年来，随着非线性科学和计算机技术的发展，关于神经网络理论的研究进入个新的高潮。其应用已经渗透到各个领域，并且取得了巨大的进步。神经网络所具有的信息分布式存储大规模自适应并行处理以及高度的容错性等是它们用于模式识别的基础，特别是其具有学习能力和容错能力，对不确定模式识别具有独到之处。用神经网络进行字符识别，主要有两种方法。首先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得的特征训练神经网络。这种网络的识别效果与字符特征的提取有关，而字符的特征提取往往耗时较长。充分利用神经网络的特点，直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别。这种网络互联较多，待处理信息量较大。神经网络识别法具有抗噪声容错自学习能力强自适应好等优点融预处理和识别于体，识别速度非常快，因而受到研究者的青睐，应用在车辆牌照识别系统技术中。其识别原理图如下所示,嵌入对象无效。图神经网络识别原理图字符识别部分般分为预处理特征提取和神经网络构件组成，其中预处理就是试将原始数据中的无用信息删除，并对