车牌识别技术研究：定位与字符识别算法改进

"这篇硕士学位论文主要探讨了车牌识别系统中的关键技术，包括车牌定位和车牌字符识别，作者陈进，指导教师徐佩霞，来自中国科学技术大学通信与信息系统专业。论文指出，尽管车牌识别技术已有初步成果，但仍需提高以满足实际应用需求。论文详细研究了分级车牌定位算法的改进以及三种主流车牌字符识别算法的比较，包括模板匹配、神经网络分类器和统计分类器，并提出了基于支持向量机的字符识别算法具有较好的识别速度和检测性能。关键词涉及分级车牌定位、Harr-like特征级联、Adaboost分类器、车牌字符识别、模板匹配、BPN、支持向量机等。" 车牌识别系统是智能交通系统（ITS）的关键组成部分，旨在实现自动化交通管理，如停车场管理、道路监控和高速路自动收费。该系统的有效性直接影响着交通效率和安全性。论文重点研究了两个关键步骤：车牌定位和车牌字符识别。 在车牌定位方面，论文分析了Wang等人提出的分级车牌定位算法中存在的问题，即在车牌边缘有复杂竖直干扰时可能出现误检和漏检。为了改进这一情况，论文提出了一种新的候选车牌提取算法，该算法在保持实时性的同时，减少了误检和漏检的可能性，从而提升了整个分级车牌定位算法的性能。 对于车牌字符识别，论文涵盖了三种主流方法：模板匹配、神经网络分类器和统计分类器。考虑到国内车牌的特点，论文采用了数字分类器、字母分类器和字母数字分类器进行实验对比。实验结果显示，支持向量机（SVM）为基础的字符识别算法在识别速度和准确率上都表现出优越性，更适合当前车牌识别系统的需求。 关键词中的“Harr-like特征级联”和“Adaboost分类器”涉及到图像处理中的特征检测和弱分类器的集成技术，这些技术在车牌定位中可能被用于增强边缘检测和候选区域筛选。BPN（Back Propagation Network）是一种神经网络模型，常用于模式识别和分类任务，而支持向量机则是一种强大的监督学习模型，特别适用于小样本分类问题。 总体而言，这篇论文为车牌识别系统的优化提供了理论依据和技术参考，对于提升现有系统性能和开发新型车牌识别算法具有重要意义。