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牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進(jìn)行匹配,選擇最1佳匹配作為結(jié)果?;谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對字符進(jìn)行特征提取,然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò),由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。
實際應(yīng)用中,停車場車牌識別,車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響,如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假的牌照等等;實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率,也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率,除了不斷地完善識別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像最利于識別。

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