基于Elman神经网络的车牌识别算法研究目的和贡献

基于Elman神经网络的车牌识别算法的研究目的是利用神经网络技术，提高车牌识别的准确率和鲁棒性。该算法采用Elman神经网络作为分类器，通过对车牌图像进行预处理，提取出车牌字符图像，然后将字符图像作为输入，训练Elman神经网络模型，实现车牌字符识别。

该算法的主要贡献有以下几点：
1. 提高了车牌识别的准确率：通过使用神经网络模型进行车牌字符识别，相比传统的基于特征提取的方法，可以有效提高车牌识别的准确率和鲁棒性。
2. 对车牌预处理方法进行了优化：为了提高车牌字符识别的准确率，该算法对车牌图像进行了多种预处理操作，如二值化、去噪等，优化了车牌图像的质量。
3. 提出了一种新的特征提取方法：该算法采用了一种新的特征提取方法，即利用字符图像的梯度信息作为特征输入神经网络模型，相比传统的基于形状、颜色等特征提取方法，可以更好地区分不同字符。
4. 在实际应用中具有一定的可行性：该算法在实际应用中，通过对大量的车牌图像进行测试，证明了其在车牌识别领域具有一定的可行性和实用价值。