车牌识别中基于Rough集理论的字符识别  

Character Recognition of License Plate Recognition Based on Rough Set Theory

作　　者：王希雷[1] 王磊[2] 

机构地区：[1]天津科技大学计算机科学与信息工程学院,天津300222 [2]燕山大学机械学院CAD中心,秦皇岛066004

出　　处：《计算机工程》2006年第24期204-205,253,共3页Computer Engineering

基　　金：天津科技大学科学研究基金资助项目(20050226);天津市科技发展计划基金资助项目(04310951R)

摘　　要：用Rough集理论提取车牌中的文字、字母、数字、短横线的特征,再用这些特征进行模板匹配。该文中的基于Rough集可辨矩阵的特征选择算法,时间复杂度为O(mn2),改变了过去人们认为基于可辨矩阵的特征选择算法的时间复杂度不低于O(m2n2)的观点(其中m为数据集中特征/属性的个数,n为数据集中样本的个数)。给出了在车牌识别中的实验结果。This paper extracts the features of Chinese characters, letters, numbers and short across line based on Rough sets. Result by template matching cam be obtained. The time complexity of feature selection algorithm based on Rough sets is O（mn^2）. Before, people think that the time complexity of feature selection algorithm based on Rough sets can not be under O（m^2n^2） in which m is the number of features, n is the number of samples in datasets. Finally, the experiment and results in license plate recognition are presented.

关 键 词：ROUGH集 车牌识别 特征选择 二进制可辨矩阵 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]