文档介绍：基于MATLAB车牌字符识别的算法研究
 
 
马晨
摘要：智能交通系统广泛应用在控制服务、制造车辆、道路交通等领域。而在智能交通系统中最关键的技术之一就是车牌字符识别技术。文中采用神经网络技术来实现车牌字符识别。人工神经网络，可较好的自组织自学****能力、较大规模并行处理、分布式信息存储等。
BP算法是人工神经网络中的一种监督式的学****算法，是非线性变化单元构成的，并且非线性映射能力十分强，在理论上能逼近任意函数，可以依据实际情况设定网络的学****系数、网络的中间层数以及各层的处理单元等参数。
关键词：车牌字符识别；MATLAB；神经网络
： ：A ：1007-9416（2017）09-0121-03
1 引言
智能交通系统将先进的信息技术、传感器技术、数据传输通信技术、计算机技术以及电子控制技术等高效率地应用其中，覆盖范围广、准确性高、实时性好。而图像处理和模式识别技术也是现今研究热点，在公共安全、交通管理及军事部门有着极其重要的应用价值。车辆牌照识别技术，要求通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，辨别车辆牌号、颜色等信息，能够将汽车牌照从复杂的背景中并且是在运动状态中提取并识别出来。由于我国车牌种类繁多，拍摄时所处的环境条件各异，使得车牌字符识别的过程存在一定的困难。
典型的车牌自动识别主要由图像采集、图像预处理、图像二值化、车牌定位、字符定位、字符分割、字符识别等部分组成，本文主要就字符识别技术进行研究，基于MATLAB数据处理平台，采用BP神经网络对汉字、字母、数字进行识别，最终实现车牌字符识别目标。
2 人工神经网络
人工神经网络[2]（Artificial Neural Networks，简写为ANN）也简称为神经网络（NN）或称作连接模型，是一种高度模仿生物伸进网络行为特点，能处理分布式并行信息的一种数学模型算法，一般分为生物的神经网络和人工的神经网络这两类。在人脸识别，汽车的自动驾驶，光学字符识别（OCR）等很多实际问题中取得了惊人的成功。其工作原理是可根据系统复杂的程度来调整内部多数节点间互相接连的关系。人工神经网络在顺利工作之前要先按照事先规定好的一系列学****准则进行学****一般来说人工神经网络有两种学****训练的方法，一种是利用已经给好的样本标准来模仿或是学****被称为有导师或者有监督的学****还有一种就是光指定好某些规则或学****的方法，但是具体的内容要根据系统的所在环境的不同而改变，系统能凭借自身主动探索环境的规律和特点，这样的训练方法与人脑的功能更加相似，被称为无导师或者无监督的学****br/>3 BP神经网络
BP神经网络[3]概念
BP神经网络是现在最普遍运用的一种神经网络模型，它是能按照误差反向传播算法学****的一种多层前馈网络。BP神经网络不用提前准备叙述表示映射关系的数学方程式，它本身就能通过训练兵储存非常多的输入—输出的映射关系，能通过逆向传播一直根据需要改变网络的阈值和权值，因此网络的误差平方和就能达到最低，也即是BP神经网络的训练规则——梯度下降法[8]。
BP神经网络[4]算法的计算过程
一个单层网络和单元，含有的隐层为1。网络共有6个单元，0用于表示阈值，1、2为输入层，3、4为第一隐层，也是唯一隐层，5为输出层单元。网络接收两