基于SVM的车牌自动识别系统  

A Recognition System for License Plate Based on SVM

作　　者：戴士杰[1,2] 高章迎[1] 常淑英[1] 任刚[1] 肖淑梅[1] 

机构地区：[1]河北工业大学机器人及自动化研究所,天津300130 [2]哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室,哈尔滨150080

出　　处：《微计算机信息》2009年第25期26-27,9,共3页Control & Automation

基　　金：基金申请人:戴士杰;项目名称:基于彩色图象识别视觉伺服跟踪系统研究;基金颁发部门:河北省自然科学基金项目(F2007000118);基金申请人:戴士杰;项目名称:基于粗糙集理论的能源自主机器人视觉跟踪研究;基金颁发部门:机器人技术与系统国家重点实验室开放基金(SKLRS200716);基金申请人:戴士杰;项目名称:面向移动机器人的太阳自动跟踪系统研究;基金颁发部门:河北省教育厅科学研究计划(2007315)

摘　　要：为了解决识别率和识别速度同时提高的难点,将支持向量机(SVM)算法应用于车牌字符识别。通过与无字符特征提取的BP神经网络相比较,在小样本的情况下,该方法的识别率远优于神经网络,可很好地解决神经网络方法中收敛速度慢、易陷入局部极小的问题。实验结果表明:在训练样本较少且无字符特征提取的情况下,此系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力。To solve the problem of high recognition rate and recognition of license plate. Comparing with BP network, this speed, support vector machine （SVM） will be used in the character method works better in improving recognition rate and speed and avoiding the problem of the local optimal solution of BP network and it needs no empirical knowledge. Experiment results show that the system has high recognition rate and speed which can be extended greatly.

关 键 词：支持向量机 字符识别 BP神经网络 

分 类 号：TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]