本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：支持向量機(jī)是近幾年來興起的一個(gè)新的模式識(shí)別方法。由于其建立在結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則之上，而不是僅僅使經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到最小，從而取得較好的推廣能力，，已在很多領(lǐng)域取得了成功的應(yīng)用。汽車牌照的自動(dòng)識(shí)別是機(jī)器視覺與模式識(shí)別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的重要應(yīng)用，受到了廣泛的關(guān)注。因此，進(jìn)行基于支持向量機(jī)的車牌識(shí)別系統(tǒng)研究具有一定的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。 本文選擇支持向量機(jī)作為研究的方法，解決車牌識(shí)別中的問題。論文完成了以下工作： 1．提出了一種基于支持向量機(jī)的車牌區(qū)域定位方法，在實(shí)驗(yàn)中取得了較好的效果。 2．給出了兩種二值化方法：迭代法和基于最小交叉熵的方法。并針對(duì)車牌圖像的特點(diǎn)，改進(jìn)了迭代法中的迭代系數(shù)的選擇，使它具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。 3．基于投影函數(shù)并結(jié)合車牌知識(shí)的車牌字符的切分。 4．基于支持向量機(jī)方法，構(gòu)造車牌字符識(shí)別的多類別識(shí)別器，提取字符樣本特征訓(xùn)練識(shí)別器，然后對(duì)其進(jìn)行了測(cè)試，并與其它方法做了比較實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，取得了良好的識(shí)別結(jié)果。 5．在理論研究的基礎(chǔ)之上，本文采用Microsoft Visual C++6.0編程語言對(duì)算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，完成了車牌識(shí)別系統(tǒng)的軟件平臺(tái)。 本文研究表明：采用基于支持向量機(jī)的方法，可以有效地提高系統(tǒng)的抗干擾性和識(shí)別率。
【關(guān)鍵詞】：支持向量機(jī) 車牌區(qū)域定位 二值化 字符識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2004
【分類號(hào)】：TP391.4
【目錄】：

• 摘要4-13
• 第一章 緒論13-22
• 1.1 車牌識(shí)別系統(tǒng)13-14
• 1.1.1 車牌識(shí)別技術(shù)的概述13
• 1.1.2 車牌識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成13-14
• 1.2 車牌識(shí)別的特點(diǎn)及難點(diǎn)14-15
• 1.2.1 車牌區(qū)域定位的特點(diǎn)和難點(diǎn)14
• 1.2.2 車牌字符識(shí)別的特點(diǎn)和難點(diǎn)14-15
• 1.3 車牌識(shí)別技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀15-18
• 1.3.1 車牌分割的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3.2 車牌字符識(shí)別研究的發(fā)展與現(xiàn)狀16-18
• 1.4 支持向量機(jī)的模式識(shí)別方法18-20
• 1.4.1 模式識(shí)別的理論簡(jiǎn)介18-19
• 1.4.2 支持向量機(jī)的發(fā)展19-20
• 1.4.3 支持向量機(jī)應(yīng)用研究的現(xiàn)狀20
• 1.5 研究的目的和意義20
• 1.6 本文研究的主要內(nèi)容20-22
• 第二章 支持向量機(jī)理論22-33
• 2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本問題22-23
• 2.1.1 經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)22-23
• 2.1.2 復(fù)雜性與推廣能力23
• 2.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的核心內(nèi)容23-26
• 2.2.1 VC維24
• 2.2.2 推廣性的界24-25
• 2.2.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化25-26
• 2.3 支持向量機(jī)原理26-30
• 2.3.1 線性可分26-28
• 2.3.2 線性不可分28
• 2.3.3 支持向量機(jī)28-30
• 2.3.4 核函數(shù)30
• 2.4 支持向量機(jī)訓(xùn)練算法30-33
• 2.4.1 訓(xùn)練算法簡(jiǎn)介30-31
• 2.4.2 序貫最小優(yōu)化算法31-33
• 第三章 基于支持向量機(jī)的車牌區(qū)域定位方法33-42
• 3.1 圖像分割技術(shù)33-36
• 3.1.1 圖像分割定義33-34
• 3.1.2 基于邊界的分割技術(shù)34
• 3.1.3 基于區(qū)域的分割技術(shù)34
• 3.1.4 結(jié)合新的理論工具的分割技術(shù)34-36
• 3.2 基于支持向量機(jī)的車牌定位36-41
• 3.2.1 紋理的概念36
• 3.2.2 車牌區(qū)域特征36-37
• 3.2.3 訓(xùn)練SVM分類器37-38
• 3.2.4 SVM分類器結(jié)構(gòu)38-39
• 3.2.5 分割車牌區(qū)域39-41
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及結(jié)論41-42
• 第四章 二值化方法比較42-48
• 4.1 二值化方法42-43
• 4.1.1 閾值的選取42-43
• 4.1.2 已有的二值化方法43
• 4.2 兩種二值化方法43-45
• 4.2.1 迭代法43-44
• 4.2.2 最小交叉熵法44-45
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析45-48
• 第五章 基于支持向量機(jī)的字符識(shí)別48-58
• 5.1 車牌字符的分割方法48-50
• 5.1.1 車牌的有關(guān)知識(shí)48
• 5.1.2 車牌字符分割算法48-50
• 5.2 車牌字符特征50-52
• 5.2.1 字符的歸一化50-51
• 5.2.2 車牌字符特征提取51-52
• 5.3 基于支持向量機(jī)的字符識(shí)別52-54
• 5.3.1 基于支持向量機(jī)的多類分類器52-53
• 5.3.2 車牌字符識(shí)別流程53-54
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析54-58
• 5.4.1 用于對(duì)比實(shí)驗(yàn)的其他方法54-55
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析55-58
• 第六章 車牌識(shí)別系統(tǒng)的軟件實(shí)現(xiàn)58-69
• 6.1 車牌識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)58-59
• 6.2 車牌識(shí)別軟件的流程59
• 6.3 車牌識(shí)別軟件模塊的介紹59-61
• 6.3.1 程序中定義的類59-60
• 6.3.2 程序定義的結(jié)構(gòu)60-61
• 6.3.3 車牌圖像處理類之間的關(guān)系61
• 6.4 車牌識(shí)別系統(tǒng)軟件的功能介紹61-67
• 6.4.1 程序主界面62
• 6.4.2 菜單項(xiàng)功能62-67
• 6.5 實(shí)驗(yàn)實(shí)例67-69
• 第七章 結(jié)論及建議69-71
• 參考文獻(xiàn)71-77
• 附錄77-88

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 李戰(zhàn)明;楊紅紅;;車牌圖像特征提取及改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別算法研究[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2016年16期

2 杜選;;基于支持向量機(jī)的車牌字符識(shí)別研究與應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2008年08期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張璐;基于支持向量機(jī)的車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究[D];東北石油大學(xué);2016年

2 袁景偉;基于機(jī)器視覺的車輛信息提取的研究與實(shí)現(xiàn)[D];山東大學(xué);2016年

3 茍歡;下肢外骨骼機(jī)器人步態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)研究[D];北京林業(yè)大學(xué);2016年

4 唐貴鑫;基于支持向量機(jī)（SVM）的車牌識(shí)別算法研究[D];黑龍江大學(xué);2015年

5 張吉斌;基于圖像處理及支持向量機(jī)的車牌識(shí)別技術(shù)研究[D];蘭州交通大學(xué);2013年

6 郭萍萍;SVM多分類關(guān)鍵技術(shù)研究及其在車牌字符識(shí)別中的應(yīng)用[D];大連海事大學(xué);2012年

7 黃鵬宇;嵌入式停車場(chǎng)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2011年

8 劉靜;基于小波分析的支持向量機(jī)車牌識(shí)別技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D];西北大學(xué);2010年

9 朱艷;應(yīng)用于收費(fèi)路口的車牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];東北師范大學(xué);2010年

10 尹明;基于提升小波的信號(hào)檢測(cè)與圖像識(shí)別方法研究[D];西南交通大學(xué);2006年

  本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：355614