人工神经网络驱动的自动车牌识别系统概述

本文档"使用神经网络做车牌检测-Haris.pdf"探讨了利用人工神经网络进行车牌识别的技术方法。作者Haris Al-Qodri和Sar Sardy来自印度尼西亚阿尔贾尔大学电气工程系，他们提出了一种半自动的车牌识别系统，主要应用于车辆识别。 首先，该系统通过数字相机获取车辆车牌的图像样本。图像处理的第一步是将彩色图像转换为灰度(BW)模式，以便专注于车牌字符。接着，数学形态学技术被用来定位车牌区域，通过消除背景干扰，只保留车牌部分。这种方法有助于减少噪声并增强边缘，以便后续处理。 人工神经网络(ANN)是核心组件，作者采用反向传播学习算法训练模型。ANN模拟人脑神经元的工作原理，通过大量输入和调整权重，能够识别出图像中的字符。在MATLAB 7.1版本的环境下，整个识别过程得以实现，包括数据预处理、特征提取、网络训练和结果评估。 在实际测试中，系统对提供的21个样本进行了检测，展现出约71%的成功识别率。这表明了神经网络在车牌字符识别方面的潜力，尽管存在一定的误差，但整体性能表现出较高的准确性。论文还提到了关键词，如人工神经网络(ANN)、数学形态学、瘦窗口扫描技术以及阈值处理，这些都是实现这一目标的关键技术手段。 此外，文档中包含了详细的代码、论文以及相关的截图资源，供读者下载和参考。这对于研究者和开发者来说是一个实用的工具，可以帮助他们在车牌识别领域深入理解和实践神经网络的应用。总结来说，该篇论文提供了一个从图像采集到识别的完整流程，展示了神经网络在车牌识别中的实用性和有效性。