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摘要
摘要
车牌识别技术是智能交通系统中的重要组成部分，它在违章抓拍，不停车收费，停车场管理以及重要场所过往车辆的实时登记等方面都有重要的作用。论文从车牌字符识别的理论出发，基于MATLAB语言对现有的模板匹配，神经网络，基于向量机（SVM）等方法在字符识别过程中的优缺点以及识别率进行系统的研究。论文的主要工作如下：
针对车牌图片的预处理包括去噪，增强，分割，提取字符等等；
构建模板匹配，神经网络，基于向量机（SVM）字符识别的相关测试数据；
分别实现模板匹配字符识别算法，神经网络字符识别算法，基于向量机（SVM）字符识别算法，并做相应识别率的实验，将三者的实验结果进行比对；
基于MATLABGUI做三种算法系统的界面。
关键词：车牌识别模板匹配神经网络向量机识别率
ABSTRACT
ABSTRACT
ABSTRACT
Licenseplaterecognitiontechnologyistheintelligenttransportationsystemanimportantpartofitillegaltocapture,noparking,parkingmanagement,andanimportantplaceinthepast,real-timevehicleregistrationandotheraspectsimportantrole.Papersfromthelicenseplatecharacterrecognitiontheory,MATLABlanguagebasedontheexistingtemplatematching,neuralnetwork,basedonvectormachines(SVM)andothermethodsintheprocessofcharacterrecognitionandtherecognitionrateoftheadvantagesanddisadvantagesofthesystem.Themainworkisasfollows:
Pre-treatment,includingthelicenseplateimagedenoising,enhancement,segmentation,extractionofcharacter,etc.
Constructionoftemplatematching,neuralnetwork,basedonthevectormachine(SVM)testdatarelatedtocharacterrecognition;
Respectively,toachievetemplatematchingalgorithmforcharacterrecognition,neuralnetworkcharacterrecognitionalgorithmbasedonvectormachines(SVM)algorithmforcharacterrecognition,andrecognitionrateaccordinglyexperiment,thethreesidestocomparetheexperimentalresults;
DothreealgorithmsbasedonMATLABGUIinterfaceofthesystem.
Keywords:LicensePlateRecognitionTemplatematchingNeuralnetworkVectorRecognitionrate
ii 目录
目录 PAGEi
目录
TOC\o1-3\h\z\u第一章序言 1
1.1课题研究背景以及意义 1
1.2本文主要的研究内容 1
第二章车牌图像的预处理 5
2.1图像的平滑处理 5
2.1.1平滑处理的理论 5
2.1.2平滑处理的实现 6
2.2
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