基于二級特征提取的車牌字符識別研究及實現(xiàn).pdf

1、隨著我國經(jīng)濟和社會的發(fā)展,人民生活水平的不斷提高,造成機動車輛數(shù)量大量增加,由此帶來的交通問題日益顯著。因此,智能交通系統(tǒng)ITS已經(jīng)逐漸成為當今交通管理的重要手段。而車牌識別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的基礎和核心部分,不僅具有重要的學術研究價值,同時也具有巨大的實用價值。本文針對車牌識別系統(tǒng)中的車牌字符特征提取進行了深入的研究,研究內容主要包括以下三方面:
　　1.針對字符特征提取,分別研究了車牌字符的字符矩陣特征、分塊邊緣特征以及骨架

2、結構分析特征。深入分析了三種特征提取算法的原理、實現(xiàn)以及優(yōu)點。
　　2.提出一種基于二級特征提取的車牌字符識別算法。結合字符矩陣特征、分塊邊緣特征以及骨架結構分析特征這三種字符特征,分別在第一級和第二級字符識別中采用支持向量機SVM算法KNN最近鄰特征匹配算法綜合實現(xiàn)車牌字符識別。
　　3.采用Matlab科學計算編程語言實現(xiàn)了基于二級特征提取的車牌字符識別算法,并對算法效果進行了實驗驗證。實驗結果表明,本文提出的字符二級特