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自编码神经网络车牌字符识别研究

赵杜娟  刘高平  黄华  齐春  
【摘要】:自编码神经网络是一种新的神经网络方法,其理论和应用研究刚刚起步。本文提出了一种基于自编码神经网络重构的车牌字符识别方案,先对车牌字符图像进行预处理,然后将车牌字符原图和车牌字符的Gabor特征作为自编码神经网络的输入进行识别实验。基于重构的车牌字符识别方案对每个车牌字符构造一个自编码神经网络,利用训练样本进行图像重构训练,训练完成后网络权值存储了相应字符的重构信息,利用这组权值就可以重构出训练样本集中的各个字符图像或特征。将测试样本输入每个自编码神经网络,计算测试样本与各个输出的相关值,最大相关值所对应的字符类别就是最终的识别结果。对比实验显示,自编码神经网络方法对车牌字符具有良好的识别性能。

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1 赵杜娟;刘高平;黄华;齐春;;自编码神经网络车牌字符识别研究[A];第18届全国多媒体学术会议(NCMT2009)、第5届全国人机交互学术会议(CHCI2009)、第5届全国普适计算学术会议(PCC2009)论文集[C];2009年
2 吴敏;;粗糙集属性最短约简遗传算法的研究[A];全国第19届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集(下册)[C];2008年
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