基于学习算法的车牌识别技术探讨

简介：
本文章主要讨论了在现代计算机视觉领域中，如何利用先进的学习算法提高车牌识别系统的准确性和效率，并分析了几种主流的学习算法及其应用。 首先研究了国内外车牌识别技术的现状，并了解国内车牌状况及对国内车牌识别技术进行了分析。其次从实用角度出发设计了一系列定位分割与字符识别算法，在VC++ 6.0实验平台上实现了这些方法，验证其可行性。 在车牌定位阶段，采用基于灰度图像的方法并利用Prewitt算子进行边缘化处理；通过迭代阈值法确定二值化处理的阈值，并结合水平和垂直扫描以及车牌先验知识以获得良好的定位效果。分割过程中使用Hough变换校正倾斜角度后用简单的垂直投影方法完成字符分割。 在字符识别方面，提出了一种基于模板匹配的学习型算法来增强系统的识别能力。最后对本段落的工作进行了总结并提出了需要完善与改进的地方，并讨论了进一步研究的方向。