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题名基于形状上下文的低质量车牌字符识别方法
被引量：7
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作者
万燕
李晓园
周增刚
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机构
东华大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第5期267-270,310,共5页
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文摘
车牌字符识别的问题已经被广泛研究,但是对于一些低质量字符的识别率还是有待提高,特别是形近的字符,如(4,A)。针对这一问题提出一种结合局部特征和形状上下文特征的两级识别方法。在第一级分类时(称为粗分类),将形近字符识别为一类。若粗分类结果不是形近字符,则输出识别结果;否则进入第二级分类器进行细分类。细分类使用形状上下文的方法,并结合显著特征区域的思想,针对不同类别的形近字符,运用基于显著特征区域的形状上下文方法进行特征提取,再通过图像匹配得到识别结果。实验证明这种方法能够有效地对低质量形近字符进行识别。
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关键词
低质量车牌字符
多级分类器
形状上下文
显著特征区域
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Keywords
Licence plate characters with poor quality Multistage classifier Shape context Remarkable feature regions
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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