应用两级分类实现车牌字符识别
文字识别技术在车牌识别中的应用案例与使用教程
文字识别技术在车牌识别中的应用案例与使用教程近年来，随着人工智能技术的不断发展，文字识别技术在各个领域中的应用越来越广泛。
其中，车牌识别作为文字识别技术的一种重要应用之一，不仅提高了交通管理效率，也提升了道路安全性。
本文将为大家介绍文字识别技术在车牌识别中的应用案例与使用教程。
一、文字识别在车牌识别中的应用案例1. 智能停车场系统智能停车场系统是文字识别技术在车牌识别领域的一种重要应用案例。
通过在停车场进出口处安装摄像头和相关的文字识别设备，系统能够自动识别进出停车场的车辆的车牌号码，并将其与数据库中的车牌信息进行匹配，实现快速准确的车辆识别管理。
该系统提高了停车场的管理效率，减少了排队等待的时间，同时也增强了停车场的安全性。
2. 道路交通违章监控系统文字识别技术在道路交通违章监控系统中的应用案例也十分常见。
这种系统通过在道路上设置监控摄像头，利用文字识别技术识别车辆的车牌号码，并与数据库中的违章车辆信息进行比对，及时发现并记录交通违章行为。
这不仅提高了交通管理的效率，还有效地减少了违章行为的发生。
3. 物流管理系统文字识别技术还被广泛应用于物流管理系统中的车辆识别。
物流管理系统通过在物流仓库或配送中心出入口处安装相应设备，实现对进出车辆的智能识别。
文字识别技术能够准确识别车牌号码，并与物流系统中的车辆信息进行匹配，实现自动化管理与追踪。
这种应用案例可以提高物流运输的效率，降低配送过程中的人为错误。
二、文字识别技术在车牌识别中的使用教程1. 硬件设备准备要使用文字识别技术进行车牌识别，首先需要准备相关的硬件设备。
通常情况下，摄像头是必备的设备之一，可以选择高清晰度的摄像头以确保准确的图像捕捉。
此外，还需要安装文字识别设备和相应的存储设备，以便将车牌识别结果保存和进行后续处理。
2. 车牌图像采集与预处理在进行车牌识别之前，需要进行车牌图像的采集与预处理工作。
摄像头应该被正确安装在适当的位置，以保证车牌图像的清晰度和可视化程度。
车牌字符识别算法的研究和实现的开题报告
车牌字符识别算法的研究和实现的开题报告一、选题背景和意义随着交通工具的普及和城市化的快速发展，车辆管理已成为当今社会中不可或缺的重要组成部分。
车牌识别技术作为智能交通系统的核心技术之一，能够有效地提高交通管理的效率和质量。
而车牌字符识别算法则是车牌识别技术中的重要组成部分。
车牌字符识别算法可以从车辆图像或视频中提取车牌上的字符信息，用于车辆的分类、计费、违章查询等诸多方面。
目前，车牌字符识别技术已经广泛应用于智能交通系统、停车场管理、高速公路收费、城市公共交通、车辆安保等领域。
随着交通工具数量的不断增长和流量的不断提高，车牌字符识别技术的应用前景必将越来越广阔。
因此，本文选取车牌字符识别算法的研究和实现作为毕业设计的选题，旨在通过对该课题的研究和实践，深入了解车牌字符识别算法的相关原理和技术，提高自身的编程能力和算法设计能力，为今后的就业和学术研究打下坚实的基础。
二、选题的研究内容和目标车牌字符识别算法是一项涉及多个学科的技术，包括图像处理、模式识别、计算机视觉等。
本文将从以下几个方面入手，对车牌字符识别算法进行研究和实现：1. 车牌图像的处理和预处理。
重点研究车牌图像处理和预处理的方法，包括图像增强、图像二值化、形态学处理等。
2. 特征提取算法的研究。
特征提取是车牌字符识别算法的重要组成部分。
本文将综合考虑不同的特征提取算法，并选取适合本课题的算法进行实现和优化。
3. 字符识别算法的研究。
字符识别是车牌字符识别算法的关键部分，本文将研究不同的字符识别算法，并选取适合本课题的算法进行实现和优化。
4. 算法性能评价和优化。
本文将对所选取的算法进行实验验证和性能评价，并通过对实验结果的分析和讨论，对算法进行优化和改进。
三、预期研究成果本文的预期研究成果包括以下方面：1. 实现一套车牌字符识别系统，并验证其识别率和处理速度等性能指标。
2. 掌握车牌字符识别算法的基本原理和方法，并能够根据实际需求选择合适的算法进行设计与优化。
车牌的字符分割和字符识别的研究与实现
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一
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响汽车状态的情况下 ， 计算机 自动完成车牌的识别 ， 从而可降低交通管理工作的复杂度。 由于车 牌识别 涉及到很 多复 杂因素 ， 现有理 论和 方法还存 在识别 速度 慢 、 度低 、 干扰性 能差 等问题 ， 精 抗 因此 有必要 进一步研 究 。本 文提 出 了一种 基 于模 板 匹配 的车牌 识别 方 法 ¨ ， Ｊ 能有效 地 完成 不 同解析 度 和不
车牌识别系统功能和参数
车牌识别系统功能和参数车牌识别系统是一种用于自动识别和识别出车辆号牌的技术。
它利用计算机视觉和模式识别的原理和技术，通过图像处理和特征提取等方法，从输入的图像中提取车牌号码并进行识别。
车牌识别系统主要可以分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别和车牌识别五大模块。
首先，车牌识别系统的功能包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别和车牌识别等。
通过图像采集模块，可以采集到来自摄像头或其他图像输入设备的车辆图像。
车牌定位模块可以对车辆图像进行处理，找出图像中的车牌位置。
字符分割模块可以将车牌图像中的字符进行分割，从而得到单个字符图像。
字符识别模块使用OCR（光学字符识别）技术，对字符进行识别，并将字符的识别结果输出。
最后，车牌识别模块通过将字符的识别结果进行组合，得到完整的车牌号码，并输出识别结果。
1.图像采集参数：包括图像分辨率、拍摄角度、曝光度、对比度等。
合理的图像采集参数可以保证车牌在图像中的清晰可见性，减少图像中的噪声和干扰。
2.车牌定位参数：包括车牌的位置、大小、高度、宽度等。
通过调整车牌定位参数，可以准确地找到车牌在图像中的位置，排除其他干扰因素。
3.字符分割参数：包括字符之间的间距、字符的大小、字符的高度、宽度等。
合适的字符分割参数可以确保字符之间的距离和大小符合标准，并准确地划分字符。
4.字符识别参数：包括字符模板库、字符识别算法、识别率等。
良好的字符识别参数可以提高字符识别的准确度和速度。
5.车牌识别参数：包括车牌识别算法、车牌号码格式、识别结果输出等。
优化的车牌识别参数可以保证系统对各种车牌号码的识别正确率，快速地输出识别结果。
除了以上几个参数之外，还有一些额外的参数可以用于进一步优化系统的性能，如图像预处理参数、特征提取参数、分类器参数等。
这些参数的选择和调整可以根据实际应用需求和系统性能要求进行调整。
总之，车牌识别系统的功能和参数都是为了实现车牌号码的自动识别和识别而设计的。
车牌字符识别
车牌字符识别1 引言 (1)2 常用车牌识别算法简介 (2)2.1 模板匹配的方法 (2)2.2 特征匹配法 (3)2.3 神经网络 (3)2.4 支持向量机（SVM） (3)3 字符识别前的预处理 (4)3.1大小归一化 (4)3.2笔画粗细归一化 (5)4 车牌字符特征提取 (6)4.1常用特征提取方法 (6)5 基于支持向量机库LIBSVM的车牌字符识别 (8)5.1 LIBSVM简介 (8)5.2 字符分类器的设计 (9)1 引言车牌字符识别是整个车牌识别系统的核心，在完成车牌定位，图像预处理以及字符分割工作以后，就需要对车牌字符进行识别处理。
从科学划分角度考虑，字符识别属于模式识别的范畴，用于字符识别的模式识别方法可以大致分为结构模式识别、统计模式识别及两者的结合。
结构模式识别是早期字符识别研究的主要方法。
其主要出发点是字符的组成结构。
从字符的构成上讲，字符是由笔划(点横竖撇捺等)、偏旁部首构成的；还可以认为字符是由更小的结构基元构成的。
由这些结构基元及其相互关系完全可以精确地对字符加以描述。
识别时，利用上述结构信息的方法进行识别，类似一个逻辑推理器。
用这种方法来描述字符字形结构在理论上是比较恰当的，其主要优点在于对字体变化的适应性强，区分相似字能力强；但是，在实际应用中，面临的主要问题是抗干扰能力差，因为在实际得到的文本图像中存在着各种干扰，如倾斜，扭曲，断裂，粘连，纸张上的污点，对比度差等。
这些因素直接影响到结构基元的提取，假如结构基元不能准确地得到，后面的推理过程就成了无源之水。
此外结构模式识别的描述比较复杂，匹配过程的复杂度因而也较高。
所以在字符识别领域中，纯结构模式识别方法已经逐渐衰落。
统计决策论发展较早，理论也较成熟。
其要点是提取待识别模式的一组统计特征，然后按照一定准则所确定的决策函数进行分类判决。
字符的统计模式识别是将字符点阵看作一个整体，其所用的特征是从这个整体上经过大量的统计而得到的。
车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现
车牌定位与车牌字符识别算法的研究与实现一、本文概述随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术作为其中的核心组成部分，已经得到了广泛的应用。
车牌定位与车牌字符识别作为车牌识别技术的两大关键环节，对于实现自动化、智能化的交通管理具有重要意义。
本文旨在探讨和研究车牌定位与车牌字符识别的相关算法，并通过实验验证其有效性和可行性。
本文首先对车牌定位算法进行研究，分析了基于颜色、纹理和边缘检测等特征的车牌定位方法，并对比了各自的优缺点。
随后，本文提出了一种基于深度学习的车牌定位算法，通过训练卷积神经网络模型实现对车牌区域的准确定位。
在车牌字符识别方面，本文介绍了传统的模板匹配、支持向量机（SVM）和深度学习等识别方法，并对各种方法的性能进行了比较。
在此基础上，本文提出了一种基于卷积神经网络的字符识别算法，通过训练模型实现对车牌字符的准确识别。
本文通过实验验证了所提出的车牌定位与车牌字符识别算法的有效性和可行性。
实验结果表明，本文提出的算法在车牌定位和字符识别方面均具有较高的准确率和鲁棒性，为车牌识别技术的实际应用提供了有力支持。
本文的研究不仅对车牌识别技术的发展具有重要意义，也为智能交通系统的进一步推广和应用提供了有益参考。
二、车牌定位算法的研究与实现车牌定位是车牌字符识别的前提和基础，其主要任务是在输入的图像中准确地找出车牌的位置。
车牌定位算法的研究与实现涉及图像处理、模式识别等多个领域的知识。
车牌定位算法的研究主要集中在两个方面：一是车牌区域的粗定位，即从输入的图像中大致找出可能包含车牌的区域；二是车牌区域的精定位，即在粗定位的基础上，通过更精细的处理，准确地确定车牌的位置。
在车牌粗定位阶段，常用的方法包括颜色分割、边缘检测、纹理分析等。
颜色分割主要利用车牌特有的颜色信息，如中国的车牌一般为蓝底白字，通过颜色空间的转换和阈值分割，可以大致找出可能包含车牌的区域。
边缘检测则主要利用车牌边缘的灰度变化信息，通过算子如Canny、Sobel等检测边缘，从而定位车牌。
一种基于分级RBF网络的车牌字符识别方法
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车牌识别算法详细设计
车牌识别算法详细设计首先是车牌定位。
车牌定位的目标是从图像中准确地定位出车牌的位置。
这一步骤主要包括图像预处理、边缘检测和车牌区域定位三个过程。
图像预处理主要是对原始图像进行增强和去噪处理，以提高车牌的显著性。
常用的预处理方法包括灰度化、直方图均衡化、高斯模糊等。
边缘检测是通过检测图像中的边缘信息，找出可能是车牌边缘的区域。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
通过边缘检测，可以找到一些具有明显边缘的区域。
车牌区域定位是通过对边缘信息进行处理，找出符合车牌特征的区域。
一般可以通过设定一些阈值和条件，来选择符合车牌尺寸和形状的区域。
可以使用像素连通分量、形状检测等方法来进行车牌区域的定位。
接下来是字符分割。
字符分割的目标是将定位到的车牌区域分割成单个字符。
这一步骤主要包括二值化、字符连接和字符分割三个过程。
二值化是将车牌区域的图像转换为二值图像，以便进一步处理。
可以使用灰度阈值分割或基于颜色的分割方法进行二值化处理。
字符连接是通过连接相邻的字符轮廓，将字符的各个部分连接起来，形成完整的字符。
常用的字符连接方法有连通区域分析、基于宽度的字符连接等。
字符分割是通过对连接后的字符进行切割，将字符分割成单个的字符。
可以使用统计特征、基于距离的分割等方法进行字符的分割。
最后是字符识别。
字符识别的目标是对分割出的单个字符进行识别。
这一步骤主要包括特征提取和分类识别两个过程。
特征提取是从分割出的字符图像中提取出有区分度的特征，以供后续的分类识别使用。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵、梯度直方图、字母轮廓等。
分类识别是将提取出的特征与已知字符模板进行比较，找到最相似的字符进行识别。
常用的分类识别方法有模板匹配、神经网络、支持向量机等。
综上所述，车牌识别算法主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个步骤。
这些步骤通过一系列的图像处理和特征提取方法，对车牌图像进行处理和分析，并最终实现车牌的识别和提取。
基于两级BP神经网络的机动车车标识别
基于两级BP神经网络的机动车车标识别摘要:本文描述一种基于两级BP神经网络的机动车车标识别算法,该算法对车标识别中的多分类问题提出一种解决方案。
根据车牌和车标在位置和尺寸之间的关联,文中利用车牌信息,确定车标的候选区域,然后利用形态学和连通域分析(CCA)定位车标。
最后使用两级BP神经网络:预测网络和验证网络完成车标识别的目的。
文中以两类车标为例,通过实验表明该算法具有较高的识别率和较低的错误率。
关键词:机动车标识识别1 车标定位目前车牌定位的方法已经比较成熟,而车标的位置、尺寸都和车牌有很大关联,所以可以借助车牌提高车标定位的效率。
假设车牌的宽度为W,则从车牌上边缘向上取一个边长为W的正方形区域,作为车标搜索区域。
已知车标候选区域,参考[3],利用形态学和联通区域分析(CCA),排除干扰,提取候选车标目标,具体操作如下:(1)在水平方向做形态学闭运算,结果图记为Fc,原图记为Fr;(2)应用top-hat,增强车标目标,结果图记为Ft=Fc-Fr;(3)应用OTSU分割,获得车标候选区域掩图;(4)利用形态学优化目标形状,排除噪声干扰;(5)做连通区域分析(CCA),利用车标-车牌位置尺寸的先验知识排除错误:①车标宽度和高度小于1.5倍车牌高度,大于0.5倍的车牌高度。
②车标中心位置应该在车牌竖直中心线附近。
2 基于BP神经网络的车标识别车标识别包括识别和判定两个过程,单个BP神经网络虽然也可以一次性完成两个过程,但是这样网络的复杂度将会很高,可能会出现发散的问题。
为了降低网络复杂度,提高识别准确度,本文采用两级BP 神经网络来完成车标的识别过程:类型预测网络和类型校验网络。
2.1 车标类型预测网络车标类型预测网络的目的是对车标类型进行预测,把输入的目标分发给置信度最高的类型对应的校验网络。
预测网络包括输入层、隐层和输出层三个层次,每层节数目依次是1024,128和2。
考虑到噪声和光照的影响,定位到的车标候选目标在输入网络前需要经过高斯平滑、直方图均衡化处理,然后后缩放到32X32,再按行展开形成1024维的输入向量。
字符识别技术在车牌识别领域的应用
字符识别技术在车牌识别领域的应用现如今，随着科技的不断进步，各种新技术也应运而生。
其中，字符识别技术受到了越来越多的关注和应用。
在交通领域中，车牌识别技术的应用也越来越广泛，而字符识别技术则是实现车牌识别的重要手段之一。
本文将讨论字符识别技术在车牌识别领域的应用。
一、字符识别技术的发展为了更好地了解字符识别技术的应用，我们首先需要了解字符识别技术的发展历程。
字符识别技术是一种机器视觉技术，它利用数字图像处理技术，将图像中的字符转化为计算机可以识别的字符编码，实现对字符的自动识别。
这一技术最初应用于文字识别，后来逐渐拓展到其他领域，如表格识别、车牌识别、银行卡识别等。
字符识别技术经历了三个阶段的发展：模板匹配、特征匹配和深度学习。
模板匹配是最早的字符识别方法，它通过将图像中的字符和预先存储的字符模板进行匹配，实现识别。
但是，模板匹配方法存在着计算复杂度高、对光线、噪声等环境因素比较敏感等缺点。
而特征匹配采用了不同的方法，通过对字符图像进行特征提取，然后使用模板匹配方法进行字符识别。
这一方法具有较高的鲁棒性和适应性，但是由于特征提取的过程比较复杂，导致计算复杂度较高。
随着深度学习技术的飞速发展，深度学习也被应用到了字符识别的领域中。
深度学习通过构建多层神经网络，能够自动地从数据中提取特征，并实现高效的分类和识别。
这一方法在字符识别领域的准确率较高，但是需要大量的训练数据和计算资源。
二、车牌识别中的应用车牌识别是一种自动识别技术，主要利用数字图像处理技术和机器学习算法，将车辆的车牌信息通过识别后，实现对车辆的管理和监控。
在车牌识别中，字符识别技术是实现车牌识别的关键技术之一。
车牌识别中的字符识别包括两个步骤：定位和识别。
字符识别技术通过车牌图像的特征提取，将车牌图像中的字符信息转换为计算机可以理解的数字编码，实现字符的自动识别。
而字符定位则是通过对车牌图像中的颜色、形状、纹理等特征进行分析和处理，将车牌中的字符进行提取和分隔。
车辆牌照字符识别_叶晨洲
第34卷第5期 2000年5月上海交通大学学报JO U RN A L O F SHA N GHA I JIA O T O NG U N IV ERSIT YVol.34No.5 M ay 2000 收稿日期:1999-03-26基金项目:国家自然科学基金资助项目(69505002).作者简介:叶晨洲(1974～),男,博士生. 文章编号:1006-2467(2000)05-0672-04车辆牌照字符识别叶晨洲1, 杨 杰1, 宣国荣2(1.上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海200030;2.同济大学人工智能研究室,上海200092)摘 要:介绍了一个牌照字符识别系统的字符串图像提取部分和字符识别部分.前者采用基于纹理的分割阈值选取方法,即先对牌照图像进行纹理分析,然后对取得的直方图采用模式识别中的最大最小准则决定分割阈值,其效果优于传统的直方图方法.后者采用多个简单识别器融合方法进行字符识别.这一方法根据不同类型识别器的特性,采用串、并联混合的方案将它们组合在一起.与单一识别器相比,不仅大幅提高了识别率而且缩短了识别耗时.这一系统对牌照汉字、数字和字母的识别率均大于96%,总的牌照识别率为82%.关键词:字符识别;模式识别;车辆牌照中图分类号:TP 391.4 文献标识码:AN umber -Plate Character RecognitionYEI Chen -z hou 1, YA N G J ie 1, X UAN Guo -rong21.Inst .of Image Processing &Patter n Reco gnition ,Shanghai Jiaotong Univ .,Shanghai 200030,China ;b.of AI,To ng ji Univ.,Shanghai 200092Abstract :This paper m ainly described the string picking -up m odule and character recog nition mo dule of a num ber plate r ecognitio n sy stem.T he fo rmer acquired the basic information through tex ture analysis,then determined the segmentation threshold using M ini-M ax cr iterion.The r esult of this method is obvi-ously superior to the pre-ex isted method,w hich was directly based on grey-level histogram of an im age.The latter m odule combined several simple r ecognizers together to utilize the peculiarity of each one .As a result,its reco gnition r ate is hig her and recog nition time is shorter than that of each single recognizer em-bedded in it.T he individual char acter recog nition r ate of this sy stem is o ver 96%and the w hole license plate r ecognitio n rate is 82%.Key words :char acter reco gnition ;pattern r ecognition ;num ber plate 车牌字符识别系统[1～4]处理的是一包含牌照的灰度图像(见图1).牌照位于图像中间,其四周通常有一定宽度的背景.牌照在图像中占有高度从25像素到74像素不等,其中字符占有的高度从12像素到50像素不等.牌照中水平排列着7个字符,字符集中包含约50个汉字,25个大写英文字母及10个阿拉伯数字.目前设定首字符为汉字,第二第三字符为英文字母或数字,其余字符为数字.牌照在灰度图像中表现为“黑底白字”(见图1)或“白底黑字”(见图2)(这里“黑”“白”表示灰度级别较低或较高).由于摄像机的性能、车牌的整洁程度、光照条件、拍摄时镜头与牌照的角度及车辆的运动等因素的影响使牌照中的字符可能出现较严重的模糊、歪斜、缺损或污迹干扰(见图3),这些给识别带来了难度.本文中设计的牌照字符识别系统分成四大部图1 “黑底白字”牌照F ig.1 A number pla te in w hich backgr ound is darker图2 “白底黑字”牌照Fig.2 A number plate in w hich character isdarker图3 模糊、歪斜或缺损的牌照图像F ig.3 Blurr ed,skew ,o r damagednumber plate images分即: 字符串图像提取; 字符串校正; 牌照字符分割; 字符识别.系统组成如图4所示.这里着重介绍字符串图像提取和字符识别.图4 牌照字符识别系统的组成F ig .4 T he co nfigur atio n o f number plate char acterr ecog nitio n sy stem1 字符串图像提取部分由于牌照图像中字符与底牌的灰度特征不同,可以根据图像灰度分割出牌照中的字符串,并通过二值化处理使其中的字符呈黑色,背景呈白色.为此,须找到一个合适的灰度分割阈值.传统的直接采用灰度直方图的方法不仅无法准确获得牌照中字符灰度相对于底牌灰度的高低,而且难以取得理想的分割阈值.本文采用基于纹理的分割阈值选取方法.该方法首先对图像作纹理分析,确定牌照图像中字符像点的灰度相对于牌照底色灰度的高或低,同时取得字符灰度与牌照底色(背景)灰度的近似分布,最后采用模式识别技术中的最大最小准则[5]获取灰度分割阈值.在纹理分析中,将图像中部作为纹理区域,同时将灰度变化平缓且宽度为1个像素的线段作为纹理基元(该基元上相邻两点的灰度差小于一设定的正数).当线段中的像点灰度大于该线段两端的像点灰度时称为亮基元,反之称为暗基元.根据对纹理区域中亮和暗两种基元平均长度的比较结果取得字符灰度级别的相对高低.若暗基元的平均长度大于亮基元的平均长度,则字符为高灰度级别,底色为低灰度级别,否则相反.这样判决的依据在于牌照中水平方向上字符笔画所占宽度在极大多数情况下小于各笔画的间距.再将纹理区域中所有亮、暗基元的灰度直方图分别规一化,取得图5的结果.图5 亮、暗基元的规一化灰度直方图(上部表示亮基元,下部表示暗基元)Fig .5 T he nor malized gr ey -lev el hist og ram o fbr ig ht and da rk cells (the upper sta nds for br ig ht cells,the low er dar k cells) 将规一化后的分布假设为字符像素的灰度分布p (x /字符)及背景像素的灰度分布p (x /背景),这一假设与实际情况基本相符.至此灰度分割阈值的选取问题被近似转化为两类模式即字符像素与背景像素的分类问题.由于先验概率P (字符)及P (背景)无法准确获得,所以,根据模式识别技术中的最大最小准则来获取灰度分割阈值a .当字符灰度级别相对背景较高时:∑∞i =a p (x /背景)=∑aj =0p (x /字符)而当字符灰度级别相对背景较低时:∑∞i =ap (x /字符)=∑aj =0p (x /背景)取得字符灰度级别的相对高低以及灰度分割阈值a 后,若字符为高灰度级别则将原图像中灰度大于a 的像素用黑色表示,其余像素用白色表示;否则相反.这样完成了字符串图像的初步分割,并取得一二值化结果(见图6、7).673 第5期叶晨洲,等:车辆牌照字符识别图6 对“黑底白字”牌照(图1)的处理效果F ig.6 T he result ing image o f Fig.1图7 对“白底黑色”牌照(图2)的处理效果F ig.7 T he result ing image o f Fig.22 字符识别部分字符经分割后被规一化为30×20像素大小输入字符识别模块.这部分须考虑以下4种情况: 字符可能存在倾斜角度(0°～10°)(见图8中前3个字符). 字符图像中可能含有随机的黑色区域干扰(见图8中第4～6个字符). 字符图像中可能出现笔画融合、断裂、部分缺失和分割引入的误差(见图8中第7～11个字符). 实时要求.图8 典型的较难识别的字符图像Fig .8 T y pical bad sam ples for char acter recog nition由于字符的识别问题是类别数目较大的分类问题,在对识别对象的本质不能完全掌握的情况下,很难一蹴而就地取得高识别率,须采用不同方法将大的类别数目逐步划分,使得识别时需同时考虑的类别数缩小到易于控制的范围内[6].为此,采用了多识别器融合的方法识别字符.2.1 简单识别器采用的识别方法各简单识别器采用了5种不同的识别方法,即: 简单模板匹配; 外围轮廓匹配; 改进穿线法; 基于Hausdor ff 距离的模板匹配; 简单分类器.其中 、 、 、 用于数字或字母的识别, 、 用于汉字识别.外围轮廓匹配方法采用外围轮廓描述数组,记录字符边框上各点到达框内字符像点的最短距离.识别时将待识字符的这一数组与预先得到的模板的外围轮廓描述数组比较,两者差别由欧氏距离衡量.改进穿线法在原有穿线法的基础上引入弹性匹配,以对付牌照字符图像中普遍存在的各种干扰.基于Hausdorff 距离的模板匹配方法将字符图像的边缘点作为特征点.记录这些点所在位置的同时,还记录了每一点8邻域点的情况,因此每个边缘点有9个特征值.采用Hausdorff 距离对待识字符进行模板匹配.简单分类器方法通常只能决定一字符是否属于有限的几个类别之一.由于类别有限,可采用穿线的结果判断或单层感知器判断.例如“0/Q ”简单分类器就是一单层感知器,它将可疑字符图像最下端的6行像素均分成上、中、下三部分,每部分又均分成4块.这12块图像的均值组成一12维的矢量作为感知器的输入,并从测试集合中选1/2数量的“0”与“Q ”作为训练样本对其进行训练.这大大提高了对“0/Q ”的区分能力.2.2 可靠度为了使不同识别器协调工作,识别模块采用了可靠度指标r .可靠度r =1-d min /d nextmin .其中d min 、d nextmin 分别为同一方法下待识字符与标准模板的最小匹配距离及次最小匹配距离.当d min =d nextmin 时,r =0,当d min =0而d nextmin ≠0时,r =1,当d min 或d nextmin 固定时,r 随d min 与d nextmin 的间距增大而增大.r 较好地表示了识别结果的可靠程度.2.3 多识别器融合方法进行识别的过程首先根据字符的序号,将汉字、字母和数字区分开来,然后对不同类别字符采用不同的子系统识别.这些子系统又都融合了若干简单识别器,对待识字符进行联合识别.2.3.1 汉字识别子系统 汉字识别子系统将外围轮廓匹配方法应用于第一级分类器,取得10个候选识别结果,连同它们的识别距离送往中级裁决器,若最优候选结果的可靠度大于一阈值,则中级裁决器将最优候选结果作为识别结果送往终级裁决器.否则它将10个候选识别结果送往第二级,即采用基于Hausdorff 距离的模板匹配方法的识别器,第二级在这10个候选类别中作出判决并将识别结果送往终级裁决器.终级裁决器判断是否接受识别结果,必要时(可靠度为0)作出拒识决定.它的判决结果被送往组合输出部分,生成对牌照的最终识别结果.采用上述融合方案的原因在于外围轮廓方法的识别耗时短(<20ms /字符),预分类能力较好,而且取得的结果在可靠度较高时能够保证准确度,它适于作为第一级.基于Hausdorff 距离的模板匹配识别耗时长(约10ms /类别),但是识别准确度较高(92%),将它用于第二级对候选类别进行识别,缩小了它同时考虑的类别范围,既提高了识别率,又缩短了识别耗时.2.3.2 数字与字母识别子系统 数字与字母识别674 上 海 交 通 大 学 学 报第34卷 子系统分为两个并列部分.其中之一将改进的穿线法作为第一级分类器,取得5个候选识别结果,连同它们的识别距离d c送往第二级即采用外围轮廓匹配方法的识别器.它将待识字符图像与这5个候选类别比较并将取得的识别距离d p加入前一级的识别结果送往中级裁决器.中级裁决器将根据d c与d p 乘积的最小值取得识别结果.当该结果不是易误识的字符时将被送往终级裁决器,否则将被送往简单分类器阵列中的一个特定简单分类器.该阵列由4个简单分类器组成,它们分别用以区分“4/6”、“A/6”、“D/0/Q”及“B/8”,并将判决结果送往终级裁决器.阵列中分类器的选用是根据识别结果和待识字符序号决定的,例如当识别结果为“0”并且序号为2或3时,启动“D/0/Q”分类器将待识字符进行识别,这一部分产生的识别结果称为C1,它对应的可靠度为r1.数字与字母识别子系统的另一部分采用了简单模板匹配方法,它将识别结果C2及可靠度r2直接送往终级裁决器.终级裁决器根据可靠度选取识别结果.当r1> r2时将C1作为最终结果,当r1≤r2时将C2作为最终结果,并判断是否接受识别结果,必要时(可靠度为0)作出拒识决定.它的判决结果被送往组合输出部分生成对牌照的最终识别结果.当输入数字与字母识别子系统的待识字符序号为2或3时,系统采用数字模板和字母模板,否则仅采用数字模板.采用上述融合方案的原因在于改进穿线法的预分类能力强,识别耗时短,适于作为第一级,但是它容易混淆(0,D,G,Q,U)、(8,B,R)、(E,F)、(1,7, T)这4组字符中的组员.虽然字符外围轮廓匹配识别方法单独使用时容易混淆(0,8,B,D,G,Q)、(6, A)、(C,G)、(F,P)、(H,N)、(T,Y)、(U,W)这7组字符中的组员,但将它用于第二级对候选类别进行识别可以弥补第一级的不足,提高对(G,U)、(R)、(E,F)、(1,7,T)的识别率.经过两级筛选,容易混淆的字符类别集中在(0,D,Q)和(8,B)中,这时采用简单分类器在2～3个类别范围中判定字符的类别可以较好地解决混淆.由于这些方法对缺损及污迹干扰字符的识别能力不及简单模板匹配方法,所以在不大量增加识别耗时的情况下根据可靠度考虑简单模板匹配方法取得的结果,可以提高数字与字母识别子系统对缺损及污迹干扰字符的识别能力. 2.4 多识别器融合方法进行识别的性能测试结果表明:简单识别器单独使用时即便是纯数字识别,识别率也不超过95%,数字与字母混合识别时识别率不超过90%,汉字识别率不超过92%.单独采用基于Hausdorff距离的模板匹配方法识别汉字时耗时约为300m s/字符.将它们融合后数字与字母识别子系统对数字识别率为98%,对数字与字母混合识别时识别率为96%,汉字识别子系统的识别率为97%,汉字识别耗时<150m s/字符.可见融合后的识别率有明显提高,而耗时大大缩短(以上识别耗时均在166M Hz奔腾CPU的微机上测得,以下同).2.5 牌照字符识别系统的总体测试为总体测试准备的测试集中共66张牌照图片,系用普通相机在不同天气情况下对不同车辆拍摄的灰度图像,部分图片来自牌照切割系统,有些图像用手工方式加入了干扰.系统总体识别率为82%,识别耗时<350ms.3 结 论基于纹理的分割阈值选取方法对图像的适应能力强,能够在字符像点与背景像点灰度变化范围未知的情况下取得较好结果.采用多识别器融合方法识别字符能够取得单一识别器难以达到的识别率,并能提高识别速度.为最大限度地发挥各识别器的性能特长,必须进一步研究能够准确评估各识别器性能并且可供互相比较的识别性能参数.为了避免过多地引入预处理产生的误差,需探索并行且直接对灰度图像进行字符切分和识别的系统结构.参考文献:[1] 郑南宁,张西宁,载 莹.行驶车辆牌照自动识别系统[J].西安交通大学学报,1991,1(25):45～53.[2] 赵春雪,戚飞虎.基于彩色分割的车牌自动识别技术[J].上海交通大学学报,1998,10(32):4～9.[3] Co melli P,Fer r agina P.Optical r eco gnitio n o f mo torvehicle license plates[J].IEEE T r ansaction on V e-hicular T echno lo gy,1995,11(44):790～798.[4] Barr o so J,R efael A.N umber plate r eading usingco mput er vision[J/O L].http://w w w.uta d.pt/,1995.[5] 李介谷,蔡国廉.计算机模式识别技术[M].上海:上海交通大学出版社,1992.[6] Rahman A F R,F air hurst M C.M achine-printedchar acter r eco gnitio n rev isit ed:r e-application ofrecent advances in handw ritten char acter reco gnitionresear ch[J].Imag e a nd Vision Computing,1998,(16):819～842.675 第5期叶晨洲,等:车辆牌照字符识别。
车牌识别原理说明
车牌识别原理说明车牌识别是指通过计算机视觉和图像处理技术，对汽车的车牌进行自动识别。
它是现代交通管理和车辆管理系统中重要的一环，可以用来实现车辆追踪、车辆安全管理、路况监控等应用。
车牌识别技术主要分为两个步骤：车牌定位和车牌字符识别。
车牌定位通过图像处理算法，在整个图像中找到车辆的车牌位置，难点在于车牌在图像中的大小、方向、光照等因素的影响。
而车牌字符识别则是将车牌中的字符分割出来进行识别，由于车牌字符的形态多样，还存在字符粘连、模糊等问题。
车牌定位阶段，常用的方法包括颜色分析法和特征分析法。
颜色分析法是利用车牌的颜色特性来进行定位，车牌颜色一般为蓝色、黄色或白色，根据这些颜色的分布情况，可以快速定位到车牌的位置。
特征分析法则通过提取车牌的特征点、边缘等特征，结合形态学操作、滤波等图像处理技术，来实现车牌的定位。
车牌字符识别是车牌识别的核心环节，其关键是要准确地分割出车牌中的字符，并对这些字符进行识别。
传统的字符识别方法通常是将车牌分割成单个字符，然后应用模式识别或机器学习方法进行字符识别。
最常见的字符识别方法是基于模板匹配的方法，即将每个字符与一个事先定义好的字符模板进行比较，根据比较结果判断字符的种类。
而现在，许多研究者采用基于深度学习的方法，使用卷积神经网络等模型来训练车牌字符识别模型，取得了更好的识别效果。
除了字符识别外，车牌识别系统还需要考虑到其他因素的影响，例如光照条件、摄像头视角等。
在光照条件不好的情况下，车牌识别系统需要进行图像增强和光照校正来提升识别效果。
此外，由于车辆行驶中拍摄到的车牌可能会存在一定角度的旋转，需要通过图像处理算法来进行纠正。
车牌识别系统的性能评价主要包括准确度、速度和稳定性。
准确度是指系统对车牌的分割和识别的准确率，可以通过计算正确识别的车牌数与总车牌数之间的比例来评价。
速度指的是系统从识别开始到输出结果所需的时间，车牌识别系统需要具备较高的实时性。
稳定性则是指系统在不同光照、天气、角度等条件下，识别结果的一致性和可靠性。
面向智能交通系统的车牌字符识别
面向智能交通系统的车牌字符识别一、智能交通系统概述智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）是利用现代信息技术，对交通系统进行智能化管理和控制，以提高交通效率、减少交通拥堵、降低交通事故和环境污染的综合性系统。
随着城市化进程的加快，交通拥堵、环境污染和能源消耗等问题日益突出，智能交通系统成为解决这些问题的有效手段之一。
1.1 智能交通系统的核心组成智能交通系统的核心组成部分包括交通监控系统、交通信息采集与处理系统、交通指挥与控制系统、车辆管理系统和交通信息服务系统等。
这些系统相互协作，实现对交通流的实时监控、分析和优化管理。
1.2 智能交通系统的应用场景智能交通系统的应用场景广泛，包括城市交通管理、高速公路监控、公共交通调度、停车管理、紧急事故响应等多个方面。
通过智能交通系统，可以实现对交通流的实时监控和动态调整，提高道路使用效率，减少交通拥堵。
二、车牌字符识别技术在智能交通系统中的应用车牌字符识别技术是智能交通系统中的关键技术之一，它通过图像处理和模式识别技术，自动识别车辆牌照上的字符信息。
这项技术在智能交通系统中有着广泛的应用，如电子收费、交通监控、车辆管理等。
2.1 车牌字符识别技术的原理车牌字符识别技术主要包括图像采集、预处理、字符分割、特征提取和字符识别等步骤。
首先，通过高清摄像头采集车辆的车牌图像；然后，对图像进行预处理，如灰度化、二值化、去噪等，以提高图像质量；接着，通过字符分割技术将车牌上的字符分割出来；之后，提取字符的特征，如形状、纹理等；最后，通过模式识别算法对字符进行识别。
2.2 车牌字符识别技术的挑战车牌字符识别技术在实际应用中面临诸多挑战，如光照变化、车牌遮挡、字符模糊、不同车牌类型等。
这些因素都会影响识别的准确性和稳定性。
因此，研究和开发更加鲁棒的车牌字符识别算法，以适应各种复杂环境和条件，是智能交通系统发展的重要方向。
车牌字符识别的方法
车牌字符识别的方法
车牌字符识别是一种基于计算机视觉技术的自动化识别方法，通过对车牌图像进行处理和分析，能够快速、准确地识别出车牌上的字符信息。
车牌字符识别方法主要包括以下几个步骤：
1. 图像预处理：对车牌图像进行灰度化、二值化、去噪等处理，以便后续的特征提取和字符分割。
2. 特征提取：通过对车牌图像进行特征提取，获取车牌字符的
形状、大小、颜色等信息，以便后续的字符分类和识别。
3. 字符分割：将车牌图像中的字符进行分割，分别提取出每个
字符的图像信息，以便后续的字符识别。
4. 字符分类：对分割出的每个字符进行分类，将其识别为数字、字母或其他符号。
5. 字符识别：将识别出的每个字符组合起来，得到完整的车牌
号码。
常见的车牌字符识别方法包括模板匹配法、基于神经网络的方法、基于支持向量机的方法等。
不同的方法有着各自的特点和适用范围，选择合适的方法可以提高车牌字符识别的准确性和效率。
车牌字符识别在交通管理、车辆管理、安防监控等领域具有广泛的应用前景，随着计算机视觉技术的不断发展，其应用将越来越广泛。
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车辆牌照字符识别2
车辆牌照字符识别2摘 要此论文所介绍的是中国的车牌识别系统。
在实际的环境下所获得的图像通常是失真的。
在这里设计了一种方法来调整失真的车牌。
图像总是受到了天气和光线的影响，这是得灰度比例不均一。
一个预处理操作被用来解决这个问题。
利用模板匹配来进行字符识别，我们能够避免孤立字符，提高提取字符的正确性。
基于少数几个字符容易红混淆这个问题，我们建立了BP 神经网络来有效的完成字符识别。
1、 引言我们研究的目标是中国车辆牌照的识别。
车牌识别是实现自动车辆管理，交通管制，无人的征收通行税的关卡等等所必需的能力。
在车牌中的字符包括固定了字型的汉字，字符和数字。
随着所获得的条件的改变，图像的主要的缺点能够被概述如下：没有聚焦，几何上的扭曲和噪音的存在。
这使得字符变形，识别任务不容易解决。
近年来，很多研究人员致力于理论的研究，出现了很多算法。
在这个领域出现了快速的进步。
车牌识别系统由两个模块组成：车牌图像定位模块和识别模块。
我们主要讨论识别模块。
基于很好的定位，我们计划的主要计算阶段如下：调整变形的车牌，预处理，归一化和使用模板匹配法来识别字符。
鉴于有些字符容易混淆，我们提取细节特征和创建BP 神经网络来解决。
2、 调整变形的车牌汽车牌照通常会出现变形，就像在火柴盒外壳用力，使他呈平行四边形状扭曲。
这种变形遵循如下准则： '11'21x s x y s y ⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭在此式中，s1是沿x 坐标轴上的扭曲量，s2是沿y 坐标轴上的扭曲量，x ’,y ’是扭曲以后的像素，x,y 是扭曲以前的像素。
通常来说，s1ⅹs2≠1,也就是11021s s ≠，所以矩阵1121s s ⎛⎫ ⎪⎝⎭是可逆的。
我们能够得到111'21'x s x y s y -⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭，这是变形图像的校正公式。
因为s1,s2在调整过程中不能积分的，所以必须有非网格点，他们的灰度等级应该通过三次插值计算得出，从而获得一个更好的结果的。
基于SVM多分类的车牌相似字符识别方法研究
基于SVM多分类的车牌相似字符识别方法研究
基于SVM多分类的车牌相似字符识别方法研究?
方玲玉1 龚文友2
【摘要】摘要：为了提高车牌相似字符识别效果，采用SVM分类器的二分类结合纠错输出编码设计多分类器，对车牌字符中非形近字符进行粗分类识别车牌字符。
提取相似字符的曲率、直线、闭合环特征对相似字符进行细分类二次识别。
通过二次识别有效提高了车牌字符识别效果，SVM多分类器有效提高了车牌字符分类效果，具有良好的鲁棒性。
【期刊名称】计算机与数字工程
【年(卷),期】2017(045)007
【总页数】5
【关键词】车牌字符识别；形近；分类
Class NumberTP391
1 引言
车牌识别系统是智能交通系统的热点研究领域。
随着高清摄像头的普及，高清图像中的车牌的定位和跟踪的技术比较成熟。
但是由于车辆图像容易受到自然环境影响，以及车牌图像本身的模糊、磨损、变形以及倾斜［1］，车牌中字符像素不高，导致相似字符识别率低下，影响了车牌字符整体识别率。
因此在车牌图片不清晰情况下，车牌的相似字符识别率低下是车牌自动识别系统中一个待解决的问题。
目前常用的车牌字符识别方法有神经网络、模板匹配、和支持向量机（SVM）等方法［2］。
神经网络法较为复杂，且实时性不高；模板匹配法简单直观，但受外界环境影响较大；SVM能够较好地解决小样本、非线性及高维数等模式识。
车牌字符识别技术
车牌字符识别技术王 鉴,黄 山,严国莉,凌彤辉(四川大学电气信息学院,四川成都610065)摘 要:本文分析了车牌字符识别的技术要点,对照了各种不同的解决方法,最后指出了分级分类技术是保证车牌识别快速性和准确性的良好方法。
关键词:车牌识别系统;特征抽取;字符识别;分级分类中图分类号:TP391143 文献标识码:A 文章编号:167224984(2005)022*******T echnology of vehicle license plate character identificationW ANGJian ,H UANG Shan ,Y AN G uo 2li ,LI NG T ong 2hui(School of E lectrical Engineering and In formation Science ,S ichuan University ,Chengdu 610064,China )Abstract :This paper analyses main technical points of vehicle license plate character identification ,and research different relativeres olutions 1At last ,the paper points out that using different level to classify the character is a better way to ensure the rapidness and correctness 1K ey w ords :Vehicle license plate identification ;Features extraction ;Character identification ;Classification by different level收稿日期:2004209214;收到修改稿日期:20042112271 引 言将计算机技术应用于公路交通领域内,可以极大节约人力、物力,提高管理效率。
基于形状上下文的低质量车牌字符识别方法
基于形状上下文的低质量车牌字符识别方法万燕;李晓园;周增刚【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2013(030)005【摘要】车牌字符识别的问题已经被广泛研究,但是对于一些低质量字符的识别率还是有待提高,特别是形近的字符,如(4,A).针对这一问题提出一种结合局部特征和形状上下文特征的两级识别方法.在第一级分类时(称为粗分类),将形近字符识别为一类.若粗分类结果不是形近字符,则输出识别结果；否则进入第二级分类器进行细分类.细分类使用形状上下文的方法,并结合显著特征区域的思想,针对不同类别的形近字符,运用基于显著特征区域的形状上下文方法进行特征提取,再通过图像匹配得到识别结果.实验证明这种方法能够有效地对低质量形近字符进行识别.%The problem of license plate characters recognition has been investigated extensively.However the recognition rate in regard to poor-quality characters is to be improved still,in particular those characters in very similar shapes,for example,4 and A.To address this issue,we propose a two-stage recognition approach which combines the local feature with the shape context feature of the characters.In first-stage classifier (rough classification),the nearly-shaped characters are recognised as the same category.If the results of rough classification are not the nearly-shaped characters,then output them,otherwise get into second-stage classifier for fine classification.The fine classification uses the method of shape context and combines the idea of remarkable feature region,in light of the nearly-shaped characters with different categories,it utilise the remarkable feature region-based shape context method to extract the features,and to obtain the recognition result through image matching.Experiment proves that this method can effectively recognise the nearly-shaped characters with poor quality.【总页数】5页(P267-270,310)【作者】万燕;李晓园;周增刚【作者单位】东华大学计算机科学与技术学院上海201620;东华大学计算机科学与技术学院上海201620;东华大学计算机科学与技术学院上海201620【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于形状上下文的车牌字符识别 [J], 郭燚平;张桦;武二永2.基于低质量图片的两级车牌字符识别算法 [J], 万燕;刘伟3.一种基于改进地貌形状上下文的形状匹配方法 [J], 刘望舒;郑丹晨;韩敏4.一种基于顺序形状上下文的轮廓匹配方法 [J], 向敏;王军伟5.基于形状上下文匹配方法的有杆抽油系统故障诊断 [J], 王东宇;刘宏昭;任慧因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
车牌字符识别的方法
车牌字符识别的方法
车牌字符识别是一种利用计算机视觉技术，对车辆号牌进行自动识别的技术。
该技术可以有效地提高交通管理、追踪犯罪等方面的效率。
车牌字符识别的方法主要有以下几种：
1. 基于传统图像处理技术的方法。
该方法利用图像处理算法对车牌进行分割、增强、二值化、字符定位等操作，再通过模板匹配、神经网络等方法对字符进行识别。
2. 基于深度学习的方法。
该方法利用深度神经网络对车牌图像进行端到端的训练和识别，可以取得比传统方法更好的识别效果。
3. 基于多个传感器的融合方法。
该方法结合车牌识别相机、激光雷达、红外线传感器等多个传感器的数据，对车牌进行多种特征提取和融合，提高车牌识别的准确率和鲁棒性。
4. 基于云计算和大数据的方法。
该方法将车牌识别的数据上传到云端进行处理和分析，运用大数据算法进行分析、挖掘和建模，提高车牌识别的效率和准确度。
总之，车牌字符识别是一项非常重要的技术，具有广泛的应用前景。
不同的识别方法各有特点，可以根据具体应用场景选择合适的方法。
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应用两级分类实现车牌字符识别李志敏，张慧，古利超时间:2011年07月04日来源：电子技术应用2011年第4期关键词:车牌字符识别轮廓特征支持向量机特征提取形近字符摘要：在分析特征提取方法的基础上，提出了一种模拟人类智能的两级分类识别算法。
第一级采用描绘字符整体信息的统计特征，利用SVM分类器进行识别；第二级采用描绘字符细节信息的结构特征，依据决策表区分形近字符，使车牌中形近字符的识别率得到提高。
算法对提取的统计特征值进行了优化调整，使其有效地克服了字符偏移的影响，并引入可信度评判机制，使SVM分类器的性能得以提高。
关键词：字符识别；轮廓特征；支持向量机；特征提取；形近字符车牌识别系统LPR(License Plate Recognition)包括车牌定位、字符分割和字符识别三大部分。
其中，字符识别的准确及高效成为整个车牌识别系统的关键。
车牌字符识别是模式识别的一个重要研究领域，字符特征提取可分为基于统计特征和基于结构特征两大类[1]，统计方法具有良好的鲁棒性和抗干扰性等，但是，由于其采用累加的方法，对于“敏感部位”的差异也随之消失，即对形近字的区分能力较差。
而结构方法对细节特征较敏感，区分形近字符的能力较强，但是难以抽取、不稳定、算法复杂度高。
分类器设计方面，人工神经网络和支持向量机SVM(Support Vector Machine)[2]等技术已被用于车牌字符识别研究中，有效地提高了识别率，但缺少基于特征的优化设计。
本文针对实际采集的车牌图像质量不高所导致的字符形变、噪声、易混淆的问题，根据人类视觉活动的问题，选取基于轮廓的统计特征反映字符整体信息；选取结构特征反映字符细节信息，采用SVM作为分类器，并对基于轮廓的特征提取方法进行了优化设计。
1 车牌字符识别算法框架本文提出的识别算法模拟人类智能，采用两级分类识别的思想处理车牌字符识别问题，引入可信度评判机制。
经预处理后的字符首先进入粗分类识别，采用基于轮廓的统计特征作为粗分类的特征提取方法，利用SVM分类器得出分类识别结果，并计算结果的可信度。
识别系统将粗分类识别结果的可信度与预先设置好的用于判别形近字的可信度阈值相比较,如果可信度大于阈值,则识别系统将字符归为非形近字,并将结果输出;否则, 识别系统将字符归为形近字,并根据粗分类识别结果,计算字符所属的形近字类别,将字符送入细分类识别,提取字符的结构特征作为细分类的特征提取方法，利用决策表中的形近字区分规则，得到识别结果。
图1为识别系统算法流程图。
2 一级分类识别2.1 粗分类特征提取粗分类的特征提取方法应该能够描绘字符的整体信息，基于轮廓的统计特征描绘字符外围轮廓的变化。
利用距离反映轮廓的方法，通过计算字符图像左、右、上、下四个边框到笔画间的距离，得到图像轮廓的统计特征。
设预处理后的二值化字符图像为f(i,j)，具体算法为：其中,width、length为字符图像的宽和高。
规定此行或此列没有笔画时，其特征值为零。
图2为字符‘6’的四组轮廓特征，从图中可以看出，曲线在高度变化上反映出了字符外围轮廓特征。
根据轮廓特征曲线可以找出同类字符间的相关性、不同类字符间的差异性。
然而，这样直接提取的特征容易受到字符偏移的影响，因此，本文对提取的原始特征进行了如下优化：(1)分别循环平移特征值LP(i)、RP(i)、TP(i)、BP(i)，使其前后为零特征值的个数大致相等，这样提取的特征值在分类器中更具可比性。
(2)由于字符存在水平偏移和垂直偏移，所以需要消除字符偏移对特征值的影响。
首先，按照下式计算字符水平偏移量LO：其中，[·]表示取整数。
消除垂直偏移量对特征值的影响与消除水平偏移量方法类似，这里不再重复。
图3所示为图2优化后的特征曲线。
从图中可以看出，优化后的特征曲线左右为零值的特征数量大致相等，第一、二组的最小特征值大致相等，第三、四组最小特征值也大致相等。
由此可见，依据上述优化方法对四组轮廓特征加以修正，可以有效地克服字符位置偏移对特征值的影响，增加同类字符间的相关性。
2.2 一级粗分类器设计本文提取的粗分类特征维数比较大,SVM能够较好地解决小样本、非线性及高维的模式识别问题，而且在高维空间中的推广能力并不受维数影响,所以本文选取SVM作为分类器进行车牌字符的识别。
2.2.1 支持向量机(SVM)算法原理SVM是建立在统计学习理论的VC维(Vapnik-Chervonenkis Dimension)理论和结构风险最小化原理SRM(Structural Risk Minimization)基础上的一种新机器学习系统[3]。
SVM 方法是从线性可分情况下的最优分类面提出的。
对于线性不可分情况，SVM通过增加一个松弛项ξi≥0和对错分样本的惩罚因子C进行推广。
而对于非线性问题，首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维内积空间，然后在这个新空间中求取最优超平面。
由于在特征空间H中构造最优超平面时,训练算法只涉及训练样本之间的内积运算(xi·xj)。
2.2.2 核函数的选取根据Hilbert-Schmidt原理,只要一种核函数K(x,y)满足Mercer条件，它就对应某一变换空间中的内积。
K(x,y)只涉及x、y，并没有高维运算。
由此可见，核函数的引入避免了非线性映射计算的复杂性。
有研究表明，SVM方法并不十分依赖核函数的选取，即不同的核函数对分类性能影响不大，所以本文选取应用广泛的径向基核函数(RBF)作为核函数：2.3 可信度可信度是不确定性推理中用于度量证据、规则和结论不确定性的一种方法。
由于多种因素的影响，车牌字符识别过程中存在一定的不确定性，所以本文引入不确定性推理来判断识别结果是否可以被信任。
2.3.1 可信度概念可信度CF用于度量证据、结论和规则的不确定性程度[6]，CF的作用域为[-1,1]。
设一个不确定推理过程的证据为A,结论为B,推理规则为：IF A THEN B。
(1)证据的不确定性度量：CF(A)表示证据的可信度，CF(A)＞0，表示A以CF(A)程度为真；CF(A)＜0，表示A以CF(A)程度为假。
(2)规则的不确定性度量：CF(B,A)表示规则的可信度。
CF(B,A)＞0，表示证据增加了结论为真的程度；反之CF(B,A)＜0，表示证据增加了结论为假的程度。
当CF(B)的值大于形近字判别阈值CFmin时，直接输出粗分类识别结果;反之，分类器查找形近字所属类别，并将字符送入二级分类识别。
2.4 粗分类实验和分析粗分类中字母和数字共有33类，每类有100个样本。
其中每类用60个样本进行SVM 训练，构造SVM分类器，剩下的40个样本做测试。
本文对粗分类器在不同可信度阈值下的性能进行了测试，测试结果如图4所示。
从图中可以看出，粗分类识别率随着可信度阈值的增加而提高，但阈值设置太高时，粗分类有较高的拒识率，而将字符送入二级分类识别，导致浪费粗分类器的识别能力。
所以可信度阈值选取0.7，粗分类器的识别性能最佳。
当CFmin=0.7时,粗分类字符识别正确率只有96.4%，但是出现错误的字符基本上都是形近字。
如8、B、O、D、Q，2、Z，5、S等外形比较相似的字符，这些形近字符的差别体现在细微的结构上。
如果将这些形近字符暂时归为一类，然后将其送入二级分类识别，则粗分类识别正确率会大幅提升接近100%,这样的结果可以满足特征提取算法复杂度低，识别率较高、形近字较少的粗分类的要求。
3 二级分类识别3.1 细分类特征提取细分类的特征提取方法应该能够表征字符细节信息,刻画形近字间更细微的差别。
结构特征可以很好地反映字符的细节特征。
所以本文选取环数、弯曲度、交点数等结构特征作为细分类的特征提取方法。
(1)环数(H)：字符中闭合曲线的个数。
(2)弯曲度(R)：设字符中光滑曲线段的两个端点为M(Mx,My)和N(Nx,Ny)，这两点所构成线段为MN，曲线到线段MN垂直距离最远的点为T，对应的投影点为P，点T到线段MN的距离Dtp和该线段长度Dmn的比值为弯曲度R,则：(3)交点数(E)：在水平或垂直方向上扫描字符时与字符相交的次数。
以左右上下水平垂直的首字母L、R、T、B、L、V与特征的组合表示具体提取的特征，如TR表示上笔画弯曲度。
在二级分类识别中，分类器根据环数、弯曲度和交点数等结构特征的逻辑组合对形近字进行分类识别，得出的决策表如表1所示。
例如，字符‘2’和‘Z’的差别在于上面横笔画的弯曲度；字符‘C’和‘G’的差别在于垂直交点数。
3.2细分类实验和分析形近字符分为四组，每组选120个样本做测试，形近字符的识别结果如表2所示。
表2中形近字符是否具有较高的识别率，在很大程度上取决于特征的选取。
首先将形近字符分成不同的组，然后根据细微的差别提取不同的结构特征，使得同一组中不同字符之间的细微差异能比较稳定地体现出来，这是正确识别形近字的关键。
实验表明决策表可以很好地区分形近字符，达到二级细分类识别的要求。
4 实验结果实验中的测试车牌图像是由重庆易博数字有限公司研制的电子警察在高速公路收费站拍摄的，总共采集了一天中不同时段的几千幅车牌图像,大部分为本市的车辆，所以车牌图像中的汉字均相同。
在测试时，从这几千幅车牌图像中，总共选取1 200幅车牌图像，并随机分为3组作为实验中的测试车牌图像，且仅统计英文字母和数字部分的识别率，最终的识别率以车牌牌照为单位进行实验，识别结果如表3所示。
本文算法在P4 2.80 GB、512 MB计算机上，用VC6. 0编程实现，平均识别一个车牌需要0.3 s左右的时间。
本文在分析常用的车牌识别方法和人眼视觉活动特点的基础上，设计了一种由粗到细的二级识别算法，使车牌中易混的形近字符识别率得以提高。
在特征提取方面将统计特征和结构特征相结合，并对提取的轮廓特征进行优化，使其有效地克服了字符偏移的影响。
引入可信度评判机制，提升了分类识别的灵活性和可靠性。
从实验结果可以看出，本文的算法取得了较高的识别正确率，实时性好，可以满足实际应用的需要。
参考文献[1] 高勇.车牌识别系统中的字符分割与识别[D].合肥:安徽大学,2007.[2] HUANG R, TAWFIK H, NAGAR A K. License plate character recognition based on support vector machines with colonel Selection and Fish Swarm Algorithms[C]. International Conference on Computer Modeling and Simulation, 2009:101-106.[3] 李琳,张晓龙. 基于RBF核的SVM学习算法的优化计算[J].计算机工程与应用,2006,29:190-192.。