一种基于BP神经网络的车牌字符识别算法.pdfVIP

第18卷第1期 Vol.18 No.1 2015年1月 软件工程师 SOFTWARE ENGINEER Jan. 2015 文章编号：1008-0775(2015)-01-19-02 一种基于BP神经网络的车牌字符识别算法 杨建华，王 鹏 （咸阳师范学院信息工程学院，陕西 咸阳 712000） 摘 要：车牌识别系统是智能交通中的一个重要分支，本文针对传统的模板匹配算法存在识别准确率低的问题，提出 了一种基于神经网络的车牌字符识别算法。该方法对分割、归一化后的字符进行特征提取获取其特征向量，把这个特征向 量送到BP网络中进行训练，可以得到训练好的权值，以此权值对车牌字符进行识别。实验表明，本算法对车牌图像的识别 率达90%以上。 关键词：字符识别；BP神经网络；车牌识别 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A Comparison of Several Kinds of Localization Algorithm in License Plate Recognition YANG Jianhua,WANG Peng ( School of Information Engineering ,Xianyang Normal University ,Xianyang 712000,China) Abstract:License plate recognition system is an important branch in the intelligent transportation.This paper presents a license plate character recognition algorithm based on neural network, the traditional template matching method has low recognition accuracy problem.First extracted the character image features to obtain its feature vector,then put the feature vector to BP network train and get trained weights,which weights the license plate character recognition.The experiments results showed that the recognition accuracy of number and alphabet is above 90%. Keywords:character recognition;BP neural network;license plate recognition 1 引言(Introduction) 3 BP神经网络字符识别算法(The BP neural network 汽车牌照的识别是计算机视觉与模式识别应用于的重要 character recognition algorithm) 研究课题，车牌识别的准确率和高效性是识别的关键。由于 BP算法基本原理是利用输出后的误差来估计输出层的直 车牌图像难免会受到光照、天气等因素影响，车牌图像质量 接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此