基于PCA和BP神经网络算法的车牌字符识别
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License Plate Character Recognition Based on PCA and BP Neural Network
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    摘要:

    文章采用了双重PCA算法链接BP神经网络的方法对车牌字符进行识别。先由主成分分析法对原始样本数据进行分类, 然后由BP神经网络法对拒识样本进行识别。研究结果表明,与传统的单一识别方法相比,提高了识别正确率,减少了训练时间。

    Abstract:

    In this paper, double PCA combined with BP neural network is used. Firstly the principal component analysis is used to classify the sample data and then the BP neural network is used to recognize the unrecognized samples. The study result indicates that the new method improves the precision of recognition and reduces the training time.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

闫雪梅,王晓华,夏兴高.基于PCA和BP神经网络算法的车牌字符识别[J].激光与红外,2007,37(5):481~484
YAN Xue-mei, Wang Xiao-hua, XIA Xing-gao. License Plate Character Recognition Based on PCA and BP Neural Network[J]. LASER & INFRARED,2007,37(5):481~484

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