MATLAB实现的车牌识别系统：小波变换与BP神经网络结合

"这篇资源主要讨论了基于神经网络的车牌字符识别技术，特别是结合Python、Selenium、PIL和Tesseract进行验证码的一键登录应用。文章深入介绍了人工神经网络的概念，以及在车牌字符识别中常用的BP神经网络。此外，提到了MATLAB在车牌识别系统中的应用，包括车牌定位、字符切分和字符识别三个关键模块，以及所采用的小波变换、改进的Otsu算法和BP神经网络技术。" 在车牌识别技术中，人工神经网络(ANN)扮演着核心角色。按照Nielsen的定义，人工神经网络是由处理单元和连接构成的分布式并行处理结构，能够执行局部操作并依赖于输入信号和局部内存。在车牌字符识别中，BP神经网络被广泛应用。BP网络是由Rumelhart和McCelland等人在1986年提出的，其误差逆传播学习算法对神经网络研究产生了重大影响。BP网络是多层前馈网络，采用S型函数作为神经元传输函数，适用于非线性映射问题，如函数逼近、模式识别、分类和数据压缩。 在车牌识别系统中，MATLAB作为一个强大的计算平台，被用来开发车牌识别系统。系统软件包括三个关键部分：车牌定位、字符切分和字符识别。在车牌定位阶段，小波变换用于边缘检测，以提高在光照条件不佳情况下的定位准确性，同时算法对不同底色的车牌具有良好的适应性。二值化过程使用了改进的Otsu算法，通过调整二维直方图的分区，显著减少了运算时间，并能处理多种类型的车牌。在字符识别阶段，引入了BP神经网络，通过有动量的梯度下降法训练，减小了学习过程中的振荡，加快了网络的收敛速度，从而高效识别车牌字符。 测试结果显示，使用上述算法构建的测试平台能够有效地识别车牌，为未来的产品化开发提供了坚实的技术基础。研究还比较了BP网络算法与模板匹配算法，证明了BP网络在识别性能上的优势。 关键词涉及车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP神经网络以及MATLAB，表明该资源是关于智能交通领域中车牌识别技术的深度研究，特别是利用神经网络和MATLAB工具进行算法开发和系统实现的探讨。