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字符识别研究及其应用

作　者: 田震
导　师: 李宇成
学　校: 北方工业大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 车牌字符识别特征提取方法相似度函数字符特征向量评价
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

随着我国国民经济的快速发展,对道路交通管理的要求逐步提高,智能交通系统应运而生。作为智能交通系统的重要组成部分,车牌识别系统获得了快速发展,被国内外学者广泛研究。车牌识别系统又分为车牌定位,字符分割,特征提取和特征识别四部分,后两部分是本文的研究重点。在字符特征提取方面,需要抑制实际应用中遇到的干扰,比如光线明暗的变化、字符的旋转与形变,笔画粘连等情况,最终提取出稳定的字符特征。本文对车牌字符灰度图像进行处理,提取出字符的边缘信息和梯度角度信息,获得字符边缘像素的梯度角度信息,在分块方法的基础上,并根据梯度角度与字符笔画的相互对应关系,获得笔画的局部特征描述,进而获得字符特征向量。实验证明,该特征提取方法在各种干扰下均具有很好的鲁棒性。为了提高字符特征提取的效果,本文选择了与之相适应的图像预处理方法。选择“二次线性插值算法”、"Canny算法”和‘’Sobel算子”完成图像预处理,经过验证,处理效果能够满足字符特征提取的要求。字符特征提取方法的优劣可以从两方面描述,一方面可以从直接影响识别结果的识别正确率来说明,另一方面也可以对提取的结果——字符特征向量进行直接的评价。例如,从相同字符的特征向量一致性、不同字符的特征向量的差异性、相似字符的区分等几个方面进行考察。比较和评价二者差异,常用距离公式或欧氏距离来进行,但对高维数的字符特征向量却很难适用。本文利用街区距离构造了一种相似度量化函数。讨论了其性质,比较了它与欧氏距离和其他相似度函数的异同点。然后,应用其对字符特征向量进行评价。仿真实验证明了所构造相似度函数的可行性和优点。进一步,利用同类平均相似度、异类平均相似度、最大异类相似度和平均可分裕度等字符特征向量评价指标,对字符向量进行了分类识别,实验验证了这些指标的有效性。最后,设计并实现了车牌识别软件系统,在初步应用中获得良好的效果,识别正确率在95%以上。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
1 绪论  8-12
  1.1 课题背景  8-9
  1.2 车牌字符识别技术在国内外研究现状  9-10
  1.3 论文的主要工作  10
  1.4 本文各章节的内容安排如下  10-12
2 字符特征提取方法  12-22
  2.1 常见提取方法的介绍  12-14
  2.2 本文字符特征提取方法  14-18
    2.2.1 思考及构建过程  14-16
    2.2.2 边缘梯度角度矩阵  16
    2.2.3 局部笔画描述  16-18
    2.2.4 形成特征向量  18
  2.3 干扰因素的分析实验  18-21
    2.3.1 明暗变化实验  18-19
    2.3.2 字符形变实验  19-20
    2.3.3 字符旋转实验  20
    2.3.4 笔画粘连实验  20-21
  2.4 本章小结  21-22
3 图像预处理方法  22-25
  3.1 图像放缩  22-23
  3.2 获取图像梯度  23
  3.3 图像预处理的流程  23-24
  3.4 本章小结  24-25
4 字符特征向量的评价  25-38
  4.1 相似度定义  25-27
  4.2 相似度函数的定义及性质  27-30
  4.3 与欧氏距离比较  30-31
  4.4 与其他相似度函数的比较  31-32
  4.5 字符特征向量评价  32-34
  4.6 实验及分析  34-37
    4.6.1 相似度的分布实验  34-35
    4.6.2 字符可分裕度实验  35-36
    4.6.3 识别实验  36-37
  4.7 本章小结  37-38
5 识别系统设计与实现  38-47
  5.1 系统框架及各功能  38
  5.2 分类器——BP神经网络  38-39
  5.3 系统实现  39-45
    5.3.1 总体设计  39-41
    5.3.2 数据处理层  41-42
    5.3.3 业务处理层  42-45
    5.3.4 显示层  45
  5.4 字符识别系统的运行结果  45-46
  5.5 本章小结  46-47
6 结论  47-48
参考文献  48-52
攻读学位期间发表的学术论文  52-53
致谢  53

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