文档介绍：专家视点
王九洁成都电子科技大学通信抗干扰技术国家重点实验室
摘要:模板匹配算法是字符识别中最常用的一种算法。本文首先介绍了我国车牌字符的
基本特征与现有的字符识别方法,其次说明了模板匹配算法的基本原理,紧接着在传统模板匹
配方法的基础上提出了一种改进的模板匹配算法。最后用实验的方法对本算法进行论证。实验
结果表明本文所提出的改进的模板匹配算法具有较高的识别率和鲁棒性,并且大大减少了计算
量。加快了识别速度。
关键字:模板匹配字符识别图像处理
确盘晴年~月
一,每个字符宽,高配,最后选择最佳匹配作为结果。这
、引言
一个完整的车牌识别系统包括,第和第个字符间距为种方法具有较快的识别速度,尤其对
图像采集、车牌定位、字符分割和字,其余字符间距为。二值图像速度更快,可以满足实时性
符识别四部分,其中的关键技术是车存在一些结构特征非常相要求。
牌定位和字符识别。国内外学者在车似的字符。例如:数字“”与字母模板匹配方法的基本原理
牌定位和字符识别方面进行了大量研“”,数字“”与字母“”,数模板匹配方法的实质是度量输入
究,促进了该领域的发展。我国车牌字“”与字母“”,数字“”、模式与样本之间的某种相似性,取相
由于其特殊性即其中有汉字,所以字字母“”、“”和“”等。似性最大者为输入模式所属类别。它
符识别技术,特别是其中汉字的识车牌字符的识别方法根据字符的直观形象抽取特征,用相
别,依然是研究的重要课题。现有的现有的车牌字符识别方法主要有关匹配原理进行识别,即是将输入字
用于字符识别的算法主要有特征统计特征统计匹配法,基于神经网络的算符与标准字符在一个分类器中进行匹
匹配法、基于模板匹配的字符识别算法,基于模板匹配的算法等,其中特配。以二维图像的处理为例, 相关
法和基于神经网络的字符识别算法等征统计匹配法的要点是先提取待识别匹配算法如下:
等。本文利用我国汉字结构特点,建模式的一组统计特征,再按照一定准设输入字符用输入函数,表
立一套完整的特征点模板库,并提出则所确定的决策函数进行分类判决。示, 标准模板用函;,,表示, 在
了一种利用二阶矩和重心矩的模板匹最常用的方法是网格特征匹配法。然相关器中比较后输出, 。由于
配,该算法精炼、运算速度快,识别而在实际应用中,由于外部原因的存随机变量用相关:五, , 表示, 此
精度高,在车牌字符的识别中,取得在常常会出现字符模糊、字符倾斜等时, 相关器输出为:
了良好的效果。情况,从而影响识别效果,当字符出一一咒厂‘一,,一
当
现笔画融断裂、部分缺失时,此方法, 时,
二、车牌字符的特征和识别更加无能为力。因此,实际应用效果, ,
力六不理想,鲁棒性不强。当,.,时,
车牌字符的特征常用的神经网络方法有网,
要进行字符识别,首先要了解络方法、网络方法和—即为输入字符的自相关函数,且有
车牌的字符特点。根据对车牌的分析网络方法等,这些方法对于字,成立。
得知,车牌字符的主要特征有以下几符的噪声及变形不敏感,而且存在不,会在,处出现主峰,
点: 容易区别的特征相近的字符,如、而在其它标准字符处出现一些副峰,
我国车牌的标准样式为: 等,因此神经网络方法常被用只要这些