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TheResearchforRecognition
- 基于视频图像的运动车辆识别系统主要是由汽车牌照识别和汽车类型识 别两大核心技术构成，它在智能交通领域中有着广泛的应用，同时也是计算机 视觉、图像处理和模式识别等交叉学科研究的热门课题，因此对相关技术的研 究正受到普遍关注。本文正是在这一背景下，对运动车辆识别技术进行了系统 的研究。在车牌识别技术中，本文着重对车牌定位和车牌字符识别等关键技术 所涉及的难点进行了深入的研究。在车型识别技术中，与当前国内外学者侧重 于研究车辆外形、大小的识别不同，本文主要侧重对汽车标志的定位和
platelience
- 车牌识别系统一般包括车牌定位、车牌切分、字符识别三部分，而车牌定位是车牌识别系统的基础和前提，其准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文针对这一关键问题进行了研究，提取了车牌的颜色特征并结合其纹理特征、几何特征以及投影特征进行准确定位。采用HSV颜色模型，利用颜色空间距离相似度计算分割颜色；针对颜色分割后的图像，车牌区域内水平方向上具有的连续跳变的特征，采用行扫描法确定车牌的上下边界；车牌区域内垂直方向具有投影特征，采用垂直投影法确定车牌的左右边界；最后根据车牌的宽高比判断是否是真实的车牌域。实
xiangshiqufen
- 使用matlab编码进行车牌字符中相似字符的区分，利用基于最大区域特征的方法对其进行区别，取得了较好的效果。-Matlab coding to distinguish between similar characters in the license plate characters, using the largest regional characteristics-based approach to distinguish between, and achieved good result
xihua
- （1） 将图片灰度化与二值化 （2） 去噪，然后切割成一个一个的字符 （3） 提取每一个字符的特征，生成特征矢量或特征矩阵 （4） 分类与学习。将特征矢量或特征矩阵与样本库进行比对，挑选出相似的那类样本，将这类样本的值作为输出结果。 -(1) the image gray scale with two values (2) denoising, then cut into a character (3) extract
orc00001
- 基于Shape Context的字符识别算法介绍 本算法提出了一种新的计算形状相似度的方法，并且把这种方法应用到目标识别领域中。 这中相似度衡量的方法主要经过以下几个步骤： (1)在两个形状上找到匹配的点对 (2)使用匹配的点对估计两个形状的形变程度。为了解决匹配点对的问题，本算法中引入了一个描述向量，即Shape Context，每一个点都有一个描述向量。Shape Context 以某个点为参考点，统计其他的点在他周围的分布特征，根据这个分布特征，就可以知道该点所处的全局