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基于卷积神经网络的车牌字符识别
董峻妃, 郑伯川, 杨泽静
计算机应用
2017, 37 (7):
2014-2018.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2014
车牌字符识别是智能车牌识别系统中的重要组成部分。针对车牌字符类别多、背景复杂影响正确识别率的问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的车牌字符识别方法。首先对车牌字符图像进行大小归一化、去噪、二值化、细化、字符区域居中等预处理，去除复杂背景，得到简单的字符形状结构；然后，利用所提出的CNN模型对预处理后的车牌字符集进行训练、识别。实验结果表明，所提方法能够达到99.96%的正确识别率，优于其他三种对比方法。说明所提出的CNN方法对车牌字符具有很好的识别性能，能满足实际应用需求。
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