CAJ | 학술논문

提出了一种基于小波包和Zernike矩特征提取的车牌字符识别方法.首先针对数字字符特殊的字体结构,采用了数学形态学方法进行滤波处理.预处理后,对待识别字符进行三层小波包分解,获取第三层各节点小波包系数;同时对小波包分解后的第二层各节点进行重构,并分别计算重构后所得图像的Zernike矩;最后对获得的小波包系数和重构后所得图像的Zernike矩所组成的特征空间进行降维处理,并利用BP神经网络对车牌中的数字进行识别.实验结果表明,该方法效果良好.
제출료일충기우소파포화Zernike구특정제취적차패자부식별방법.수선침대수자자부특수적자체결구,채용료수학형태학방법진행려파처리.예처리후,대대식별자부진행삼층소파포분해,획취제삼층각절점소파포계수;동시대소파포분해후적제이층각절점진행중구,병분별계산중구후소득도상적Zernike구;최후대획득적소파포계수화중구후소득도상적Zernike구소조성적특정공간진행강유처리,병이용BP신경망락대차패중적수자진행식별.실험결과표명,해방법효과량호.