文档介绍：中文摘要关键词:数字图像识别是模式识别领域的重要研究方向之一。基于图像的车辆牌照自动识别技术在智能交通管理领域得到广泛应用,是实现交通管理智能化的重要环节。论文深入地研究了模式分类的理论方法及其在车牌识别系统中的应用。论文从模式分类问题的两个基本要点,即输入特征向量的提取和分类器的构建出发,研究了在具体问题中的模式分类器的设计方法。借助图像处理技术手段,依靠有效解决小样本学习的支持向量机分类等模式分类领域的原理,分别对车牌自动识别算法的三个主要部分,即车牌分割、字符分割和字符识别,做了深入系统地研究,并提出了改进算法。针对车牌识别过程中牌照分割的特征提取问题,探讨了各种有利于分类的目标与背景图像区域特征,最后从纹理图像分类的角度分别提取基于灰度直方图和共生矩阵的纹理特征,以及类车牌区域的边缘特征作为分类器的输入特征空间。对车牌分割的分类器结构,提出了基于支持向量机的多级分类器,将分类过程分成粗分、细分两步,从而提高分类的精度和效率。在车牌字符分割过程中,由于对字符和背景分类时,不易提取出利于分类的特征训练分类器,所以采用了用概率方法对图像建模,并在模型下用最大后验概率分类方法进行分类。本文在这种方法的基础上,利用视频图像中提取的多帧图像信息加强了分类的效果。在字符识别研究中,用字符投影特征建立输入特征空间,并构建了基于支持向量机的二进制多类分类器,比传统的甐甇和甐甊嗬喾掷喾椒减少了两类分类器的使用个数,减轻了因多类分类而造成的速度降低问题。仿真实验结果表明,论文所提出的几种改进算法对提高车牌自动识别的正确率和识别速度有较大的应用价值。模式分类,支持向量机,核函数,特征提取,分类器,车牌识别
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答字嗍:刎引月歹日年签字日期:年/月彳日学位论文作者签名:砾孝勿学位论文作者签名:茨┪独创性声明学位论文版权使用授权书或撰写过的研究成果,也不包含为获得苤盗盘堂或其他教育机构的学位或证本学位论文作者完全了解苤鲞盘堂有关保留、使用学位论文的规定。。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表作了明确的说明并表示了谢意。签字日期:索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得导师签名:
第一章绪论车牌自动识别的研究意义和背景模式分类,是输入原始数据并根据其类别采取相应行为的能力。由于这种能力对人类的生存至关重要,人类为此进化了高度复杂的神经和认知系统。也正是因为我们现在能够轻易的识别图像,阅读文字等等,隐藏在这些简单识别行为背后的非常复杂的处理机制常常被掩盖。随着计算机和人工智能技术的兴起,人们开始探究这些复杂的处理机制并希望用计算机模拟和扩展人类智能进模式识别。虽然很多模式分类系统都可以划分为传感器,分割器,特征提取器,分类器和后处理器这几个模块【浚谴痈旧纤担J绞侗鸬呐芯鋈挝癖厝皇敲嫦蛱囟ㄈ务或特定代价的,因而建立一个通用的,能够精确执行各种各样分类任务的人工模式分类机器,是一个极端困难的任务。举例来说,对图像的识别可以应用到很多领域,比如卫星航空图片理解【、人脸识别【俊⒆址侗稹⒅肝剖侗鸷鸵窖图像分析等。而所有这些应用跟问题本身的应用环境和性质密不可分,所以至今未出现统一的,有效的理论。车辆牌照的自动识别是模式识别理论在智能交通领域应用的重要研究课题之一,是实现智能化交通管理的重要环节。车牌自动识别具有广泛的应用范围,包括道路交通监控与诱导、交通事故现场勘察、交通违章自动纪录、高速公路自动收费系统、停车场自动安全管理、机场及港口等出入口车辆的管理、小区智能化管理等方面。车牌自动识别应用于这些系统,主要解决车辆身份的识别问题和通缉车辆的自动稽查问题。相对人工识别不仅可以防止因疲劳作业或作弊造成的路桥卡口、高速公路、停车场应收款的流失,还能以最简单的方式完成交通部门的车辆交通信息联网,解决数据统计和查询的自动化问题,具有巨大的实用价值。就车牌自动识别的基础条件而言,主要可以分为间接法和直接法两种:间接法是基于卡次尴叩缙德始鮆蛘呤腔谔趼氲氖侗穑褐苯臃ㄊ腔图像的无源型汽车牌照识别。间接法是将车牌的信息存储在卡或条码中。首先在每辆汽车上安装一个微型电子信号接收和发射装置即卡,然后通过卡内存储的信息辨识出汽车的车牌号码和其它相关内容。尽管卡和条形码技术识别准确度高,运行可靠,可以全天