一種基于小波分析和支持向量機的車牌識別算法.pdf

1、車牌識別技術(shù)在城市監(jiān)控系統(tǒng)、高速公路自動化監(jiān)管系統(tǒng)、智能社區(qū)車輛管理等方面有重大需求。車牌識別技術(shù)是智能交通體系的重要組成部分,具有相當重要的理論研究價值和廣闊的應用發(fā)展前景。在實際中,由于諸多外部干擾因素和車牌的內(nèi)在特殊性,車牌識別算法的研究與應用需要不斷完善和發(fā)展。鑒于小波分析優(yōu)秀的時頻分析能力和支持向量機強大的分類應用能力,本文主要進行了車牌識別算法的研究與實現(xiàn),綜合運用各種熱點核心技術(shù),對車牌定位、字符分割以及字符識別等關(guān)鍵環(huán)節(jié)

2、進行了深入的研究和分析。
　　本文簡要介紹了小波分析、小波包分析以及支持向量機等基礎知識理論。通過小波分析和小波能量等特征信息,結(jié)合線性模板滑動掃描、數(shù)學形態(tài)學運算、顏色信息等技術(shù)和先驗知識提出了實現(xiàn)車牌定位的算法,定位結(jié)果高效而準確。針對字符分割,本文提出一種基于連通域分割、垂直投影分割和固定邊界分割的多技術(shù)融合字符分割算法,算法可以提高字符分割的準確率。以小波包分析理論和支持向量機原理為核心,提出一種改進的基于層次分類決策的車