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基于分级网络的车牌字符识别算法


□ 李孟歆 吴成东

   (1.沈阳建筑大学 信息与控制工程学院 沈阳 110168; 2. 东北大学 信息科学与工程学院 沈阳 110004)
  
  摘 要:提出了一种基于分级径向基神经网络的车牌字符识别算法,采用两级径向基神经网络结构,由一级网络识别后,通过对识别结果和置信度进行分析,确定了12个二级子网;采用动态误差分割算法进行网络训练,通过大量实验研究,车牌整体识别率达到了86.58%,平均识别时间为181ms,对比性研究验证了该方法的有效性。
  关键词:车牌识别; 径向基函数网络; 二级网络; 识别率
  中图分类号:TP301.6; TP391.41文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2009)05-1703-03
  
  Pattern recognition algorithm for license plate character
  based on multilevel network
  LI Mengxin1,2 WU Chengdong2
  (1.School of Information & Control Engineering Shenyang Jianzhu University Shenyang 110168 China; 2.School of Information Science & Engineering Northeastern University Shenyang 110004 China)
  Abstract:This paper proposed a new recognition algorithm for license plate character based on multilevel network adopted twolevel network. According to recognition results from onelevel network and the confidence levels built recognition distribution table and accordingly designed twolevel network. As a result formed 12 twolevel subnetworks. A large amount of samples are used for system test. Overall recognition accuracy is 86.58% and recognition time is 181ms. Through contrastive research the method presented is proved to be effective. ......
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