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基于AdaBoost的车牌字符识别模型研究

李晶  陈媛媛  
【摘要】:为了提高车牌字符识别率,提出了基于AdaBoost的车牌字符识别方法。该方法分为两个阶段,第一阶段,用AdaBoost改进的BP神经网络训练数据集,并且得到分类规则;第二阶段,用得到的分类规则对测试集进行识别,得出分类结果。实验表明该方法提高了神经网络的泛化能力,在车牌识别中得到了比较高的识别率。

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