基于信息融合的車牌識(shí)別算法研究.pdf

1、模式識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的一個(gè)重要組成部分，為分類識(shí)別問題提供了有效的方法論和技術(shù)支撐。車牌識(shí)別技術(shù)是分類識(shí)別相關(guān)理論和方法得到成功運(yùn)用并不斷發(fā)展的熱點(diǎn)和難點(diǎn)，對(duì)車牌字符的識(shí)別，由于受到很多客觀條件的限制，采用單一的分類算法，識(shí)別效果往往不理想。基于信息融合技術(shù)，利用不同分類器識(shí)別結(jié)果或者多種特征之間的信息互補(bǔ)，從而得到更好的識(shí)別結(jié)果。 車牌識(shí)別系統(tǒng)主要有車牌定位，字符分割和字符識(shí)別三部分組成，如何設(shè)計(jì)分類器對(duì)不同切割字符的情況

2、下進(jìn)行有效的分類識(shí)別是車牌識(shí)別的一個(gè)難點(diǎn)。論文在介紹目前車牌識(shí)別算法的基礎(chǔ)上，分析了當(dāng)前各種車牌識(shí)別算法的不足，結(jié)合信息融合技術(shù)，提出了基于信息融合的車牌融合識(shí)別算法。首先對(duì)車牌字符采用不同的分類器進(jìn)行并行處理，在此基礎(chǔ)上采用決策層匹配分?jǐn)?shù)加權(quán)融合算法對(duì)模板匹配法和特征匹配法的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合，并在此基礎(chǔ)上將上述融合結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別結(jié)果采用D-S理論進(jìn)行融合，最終得到融合識(shí)別的結(jié)果。從分類器融合角度進(jìn)行了車牌識(shí)別技術(shù)的嘗試。