SVM多类分类器在车牌字符识别中的优化应用

"SVM多类分类器在车牌字符识别中的应用" 文章主要探讨了支持向量机（SVM）在车牌字符识别中的应用，特别是在多类分类问题上的使用。车牌识别系统由车牌定位、字符分割和字符识别三部分组成，其中字符识别是最关键的一环，直接影响系统的整体性能。传统的字符识别算法如模板匹配和神经网络各有优缺点，SVM作为一种统计学习理论基础上的机器学习方法，因其强大的分类和泛化能力，逐渐成为一种有效的解决方案。 支持向量机最初设计用于二类分类，但在改进后可应用于多类分类问题。文章提到了几种常见的SVM多类分类策略，如"一对多"、"一对一"、有向无循环图和二叉分类树。然而，这些方法在车牌字符识别中可能无法达到理想的效果，因为它们的性能不仅取决于分类策略，还与特征向量的维度和数量有关。 文章提出了一种新的方法，首先通过降维处理字符特征向量，然后利用字符的欧拉数特征进行初分类，生成字符子集。接下来，运用Fisher判别准则设计SVM二叉分类树对这些子集进行精细化分类。这种方法旨在提高识别率和速度，克服传统多类分类策略的局限性。 字符图像预处理是整个识别过程的基础，确保了特征提取的准确性。预处理通常包括去除噪声、增强对比度、二值化等步骤，以确保后续的特征提取和分类能够准确地针对车牌字符。 SVM在车牌字符识别中的应用主要集中在利用其强大的分类能力解决多类分类问题，通过特征向量的降维和精心设计的分类策略来提高识别效率和准确率。同时，字符图像的预处理也是不可或缺的一环，为后续的特征提取和分类提供了高质量的输入。