一种基于KNN与改进SVM的车牌字符识别算法

一种基于KNN与改进SVM的车牌字符识别算法
薛磊;杨晓敏;吴炜;陈默;何小海
【期刊名称】《四川大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2006(043)005
【摘要】提出了一种将KNN(K近邻)和支持向量机相结合的字符识别算法.首先用KNN对字符进行判断,如果输出的置信度大于阈值,则认为分类正确;如果小于阈值则采用支持向量机进行判决.改进了SVM分类器,通过调整支持向量机的分类超平面改进了支持向量机的性能.将算法应用到实际的车牌字符识别中,识别结果表明,这种方法在提高识别速度的同时,有效提高了字符的识别精度.
【总页数】6页(P1031-1036)
【作者】薛磊;杨晓敏;吴炜;陈默;何小海
【作者单位】四川大学电子信息学院图象信息研究所,成都,610064;四川大学电子信息学院图象信息研究所,成都,610064;四川大学电子信息学院图象信息研究所,成都,610064;四川大学电子信息学院图象信息研究所,成都,610064;四川大学电子信息学院图象信息研究所,成都,610064
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于KNN算法的改进的一对多SVM多分类器 [J], 刘雨康;张正阳;陈琳琳;陈静
2.一种新的基于SVM-KNN的Web文本分类算法 [J], 曹建芳;王鸿斌
3.一种基于SVM-修正KNN 算法的哈萨克语文本分类 [J], 古丽娜孜·艾力木江;孙铁利;乎西旦;特列克别克
4.一种基于模糊推理的改进加权KNN定位算法 [J], 孙建强;尚俊娜;刘新华;施浒立;吴芳
5.一种基于皮尔森相似度和距离权重的改进KNN算法 [J], 尹欢一;文志诚;马正见因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。