黑河電動(dòng)門(mén)牌照字符識別

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?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇匹配作為結果?；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(lái)訓練神經(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(dòng)實(shí)現特征提取直至識別出結果。

實(shí)際應用中，車(chē)牌識別系統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(huì )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、假牌照等等;實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì )受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車(chē)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(chē)牌識別的識別率，也正是車(chē)牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。