信息技术
信息技術
신식기술
INFORMATION TECHNOLOGY
2014年
2期
65-68,72
,共5页
离散周期小波变换%车牌识别%BP人工神经网络
離散週期小波變換%車牌識彆%BP人工神經網絡
리산주기소파변환%차패식별%BP인공신경망락
discrete periodic wavelet transform%license plate recognition%BP artificial neural network
利用扫描窗口和一维离散周期小波变换以及BP人工神经网络进行车牌识别.被扫描的图像通过一维离散周期小波变换来选择图像的低频系数,这样可以提高执行车牌识别的速度.文中方法是直接对车牌进行扫描,不对单个字符进行识别,并通过MATLAB编程实现.新方法是一种实时识别,车牌识别的实验结果可高达94.7％.
利用掃描窗口和一維離散週期小波變換以及BP人工神經網絡進行車牌識彆.被掃描的圖像通過一維離散週期小波變換來選擇圖像的低頻繫數,這樣可以提高執行車牌識彆的速度.文中方法是直接對車牌進行掃描,不對單箇字符進行識彆,併通過MATLAB編程實現.新方法是一種實時識彆,車牌識彆的實驗結果可高達94.7％.
이용소묘창구화일유리산주기소파변환이급BP인공신경망락진행차패식별.피소묘적도상통과일유리산주기소파변환래선택도상적저빈계수,저양가이제고집행차패식별적속도.문중방법시직접대차패진행소묘,불대단개자부진행식별,병통과MATLAB편정실현.신방법시일충실시식별,차패식별적실험결과가고체94.7％.
