1、经网络方法对车牌照字符的识别。首先将训练样本做图像预处理，对车牌上的字符进行分割，得到单个字符。对大小不的字符做归化后，对字符进行特征提取，把长为，宽为的归化后的图像中的字符信息提取出来，图像中白点置为，图像中的黑点置为，这样就得到了的特征向量，这个特征向量记录的就是字符的特征。把这个特征向量送到网络中进行训练，得到了训练好的权值，把他保存到和中。然后打开要识别的图片即车牌，对图像进行预处理后就可以识别了。识别率也在以上，表明该方法的有效性。关键字车牌识别字符识别特征提取神经网络武汉科技大学本科毕业设计论文第页,武汉科技大学本科毕业设计论文第页目录摘要ⅠⅡ第章概述基本概念字符识别简介字符识别发展概况字符识别系统用到的方法字符识别原理国内外研究现状和发展趋势基于神经网络的字符识别系统系统简介系统的基本技术要求系统的软硬件平台第二章字符识别系统中的关键技术特征提取基本概念区域内部的数字特征基于边界的形状特征神经网络人工神经元人工神经网络构工神经网络的学习规则神经网络第三章系统的实现系统流程图程序实现程序的总体框架第四章系统使用说明测试及注意事项武汉科技大学本科毕业设计论文第页系统使用说明系统测试数字识别字母识别汉字识别车牌识别注意事项第五章结论和展望致谢参考文献外文原文与译文外文原文译文武汉科技大学本科毕业设计论文第页第章概述基本概念随着世纪经济全球化和信息时代的到来，计算机技术通信技术和计算机网络技术迅猛发展，自动化的信息处理能力和水平不断提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用。高速度高。
2、练样本。对于待识别的图片当然就没有这种要求。识别时不要再改动归化信息。否则无法识别。归化信息应该在训练之前设定，而且仅仅设定次，特征提取才能进行，识别才能进行。待识别的图片要与训练好的权值和位于同目录中。武汉科技大学本科毕业设计论文第页第五章结论和展望本论文介绍了种字符识别算法，充分利用了字符编码自身的特点，完成了对车牌字符的识别任务。论文中针对字符识别的需要，提出了字符特征提取算法和神经网络算法，实践证明，在较好的环境下，字母数字的识别率达到，汉字的识别率达到例如，总体识别率达到了。即使在较差的环境条件下，识别率也在以上。本系统即可以单独使用，也可以把它作为个识别系统的软件核心应用到车牌识别系统中去。本系统对训练样本的依赖性很大，对于倾斜字符或者不同字体的字符来说识别率就不是很高了，而且训练样本必须是的循环，这使得系统的适应性变得很差。如果能克服这些问题，将大大提高此程序的适应能力。武汉科技大学本科毕业设计论文第页参考文献车牌识别技术数字图像模式识别技术及工程实践人民邮电出版社周波汽车牌照识别的初步研究成都理工大学学位论文赵雪春等基于彩色分割的车牌自动识别技术上海交通大学学报第卷第期刘海林等技术在车牌识别系统中图像存储方面的应用研究物探化探计算技术柴治,陶青川,余艳梅,何小海种快速实用的车牌字符识别方法四川大学学报自然科学版年月第卷第期是湘全,何苑凌,蔡孟波遗传算法在车牌定位中的应用公路交通科技韩桢祥,文福栓模拟进化优化方法及其应用计算机科学郭捷施鹏飞基于颜色和纹理分析的车牌定位方法中国图像图形学报。
3、景文字等。车牌定位与识别方法，总体来说是图像处理技术与车牌本身特点的有机结武汉科技大学本科毕业设计论文第页合，当然也包括小波分析神经网络数学形态学模糊理论等数学知识的有效运用。个车牌定位与识别系统基本包括图像预处理车牌搜索车牌定位车牌校正车牌字符分割和字符识别结果的输出。本系统主要是在对汽车图像进行细致分析，从而研究车牌定位与识别的算法问题。字符识别简介字符识别发展概况字符识别发展可分为三个阶段第个阶段为初级阶段，在这阶段中，技术上是应用维图像的处理方法完成二维图像的识别任务。这样萌芽了个基本思想抽取特征向量的构造和它的相关函数。现在此法仍不失为种重要的匹配方法。第二个阶段为基础理论研究阶段。提出了表示边界的链码法，用于结构分析的细化思想，以及些离散图形上的拓扑性研究，形成了不仅能抽取局部特征，而且能抽取大范围的凹凸区域连通性孔等特征的算法，完成了作为基础理论核心的特征抽取理论，及所谓的展开法工作。第三个阶段为发展阶段。这阶段的研究工作是技术和实际相结合，针对实际系统的要求和设备可能提供的条件，提出了更为复杂的技术。但就多种方法分类来说为二大方法相关法和构造解析法。在这两类方法的基础上，已研究出了不同类各具特色的实用系统。字符识别系统根据输入设备的不同有如下分类，如图所示字符识别磁识别光学识别机械识别在线识别脱机识别单个字符识别连笔字符识别印刷体字符识别手写体字符识别图字符识别分类武汉科技大学本科毕业设计论文第页目前开展比较多，并进入实用阶段的是光学字符识别系统系统。日本虽说起步不是最早，但因投入了大。
4、叶晨洲,杨杰,宣国荣车辆牌照字符识别上海交通大学学报第卷第期陈黎黄心汉王敏李炜基于聚类分析的车牌字符分割方法计算机工程与应用魏武，张起森，王明俊种基于模板匹配的车牌识别方法中国公路学报第卷第期刘效静等汽车牌照自动识别技术研究南京航空航天大学学报曹迪铭，宣国荣神经网络在车辆牌照字符识别中的应用微型电脑应用年第卷第期徐建闽，贺敬凯车型与车牌自动识别技术分析交通与计算机武汉科技大学本科毕业设计论文第页年第期第卷黎明,杨小芹,刘高航基于多个前向神经网络和遗传算法的边界检测法南昌航空工业学院学报黎明,严超华基于前向神经网络和反馈神经网络的边界检测法中国图像图形学报张大鹏模式识别与图像处理并行计算机系统设计哈尔滨工业大学出版社边肇祺等模式识别北京清华大学出版社黄凤岗,宋克欧等模式识别哈尔滨工程大学出版社张汉江,曹焱,黄升华,李孟军模糊神经网络在运动目标识别中的应用模糊系统与数学佘玉梅,熊汉模糊模式识别方法研究云南民族学院学报自然科学版朱风云，曹晓光机动车车牌自动识别系统与定位算法中国图象图形学报张引，潘云鹤彩色汽车图象牌定位新方法中国图象图形学报数字图象模式识别技术及过程实践人民邮电出版社数字图象实用工程案例人民邮电出版社数字图象实用工程案例人民邮电出版社图像处理与识别实用案例精选人民邮电出版社数字图象实用工程案例人民邮电出版社美机械工业出版社美神经网络设计机械工业出版社武汉科技大学本科毕业设计论文第页摘要为了对车牌字符的识别，本文将神经网络应用于汽车车牌的自动识别，在车牌图像进行预处理后的基础上，重点讨论了用神。
5、较。统计决策句法结构模糊判决逻辑推理神经网络主要理论支柱概率论数理统计形式语言自动机技术模糊数学演绎逻辑布尔代数神经生理学模式描述方法特征向量符号串树图模糊集合字符串表示的事实以不同活跃度表示的输入结点集模式类判定是个聚合类。用条件概率分布表示，类就有个分布，然后判定未知模式属于哪个分布。是种语言。用个文法表示类，类就有个文法，然后判定未知模式遵循哪个文法。是种集合运算。用隶属度将模糊集合划分为若干子集，类就有个子集，然后根据择近原则分类。是种布尔演算。从事实出发运用系列规则，推理得到不同结果，类就有个结果。是个非线性动态系统。通过对样本的学习建立起记忆，然后将未知模式判决为其最接近的记忆。主要方法几何分类线性分类非线性分类统计分类决自动机技术剖析算法隶属度函数的设计模糊设计法二元对比排产生式推理语义网推理模型模型表几种识别方法的比较武汉科技大学本科毕业设计论文第页策无教师的分类聚类分析算法转移图法序法推理法模糊集运算规则模糊矩阵框架推理高阶网主要优缺点优点比较成熟，能考虑干扰噪声等影响，识别模式基元能力强。缺点对结构复杂的模式抽取特征困难。不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质，难以从整体考虑识别问题。优点识别方便，可从简单的基元开始，由繁至简。能反映模式的结构特性，能描述模式的性质，对图像的畸变的抗干扰能力较强。缺点当存在干扰及噪声时，抽取基元困难，且易失误。优点由于用隶属度函数作为样品与模板间相似度的度量，故往往能反映它们整体的与主要的特性，从而允致无法训练成功。定要遵守由到台的顺序来设计训。
6、牌认证的重要场合，尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费技术可提高公路系统的运行效率，系统更具有不可替代的作用，因而对车牌识别技术的研究和应用系统开发具有重要的现实意义。系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符分割识别系统。关于车牌识别技术及定位系统研究，国内外学者已经作了大量工作，但实际效果并不理想，对辅助光源要求高，很难有效解决复杂背景下多车牌识别的技术难题，如车牌图像的倾斜车牌表面污秽或磨损光线干扰等都会影响定位的准确性。传统车牌识别般仅支持单车辆，背景比较简单。而当今许多实际应用场合，如在繁忙交通路口临时对欠税费报废挂失等车辆的稽查，则监视区域比较复杂，现有识别方法无法直接应用，般同时出现多辆汽车，背景有广告牌树木建筑物斑马线以及各种背景文字等。车牌定位与识别方法，总体来说是图像处理技术与车牌本身特点的有机结武汉科技大学本科毕业设计论文第页合，当然也包括小波分析神经网络数学形态学模糊理论等数学知识的有效运用。个车牌定位与识别系统基本包括图像预处理车牌搜索车牌定位车牌校正车牌字符分割和字符识别结果的输出。本系统主要是在对汽车图像进行细致分析，从而研究车牌定位与识别的算法问题。字符识别简介字符识别发展概况字符识别发展可分为三个阶段第个阶段为初级阶段，在这阶段中，技术上是应用维图像的处理方法完成二维图像的识别任务。这样萌芽了个基本思想抽取特征向量的构造和它的相关函数。现在此法仍不失为种重要的匹配方法。第二个阶段为基础理论研究阶段。提出了表示边界的链码法，用于结构分析的细化思想，以及些离散图形。
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毕业设计_车辆牌照识别系统
