车牌识别技术研究：定位与字符识别算法比较

"车牌识别关键技术的研究，包括车牌定位和字符识别，涉及模板匹配、神经网络分类器、统计分类器以及支持向量机等算法。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硕士论文。" 车牌识别系统在智能交通管理中扮演着至关重要的角色，作为智能交通系统（ITS）的一部分，它被应用于停车场管理、道路监控和高速公路自动收费等领域。尽管已经有许多车牌识别产品投入市场，但实际效果并未达到理想的水平，仍需要进一步提升以满足实际需求。 该研究关注车牌识别系统的两个核心环节：车牌定位和车牌字符识别。在车牌定位方面，研究者针对Wang等人提出的分级车牌定位算法中存在的问题进行改进。原算法在遇到车牌周围有复杂竖直边缘干扰时，可能出现误检和漏检。为此，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，提高了定位的准确性，降低了误检和漏检的可能性。 在车牌字符识别部分，论文探讨了三种主流的识别算法：模板匹配、神经网络分类器（如BPN，即Backpropagation Neural Network）和统计分类器。考虑到国内车牌字符的排列特点，研究采用了数字分类器、字母分类器以及字母数字分类器。通过实验对比，结果显示基于支持向量机（SVM）的字符识别算法在识别速度和检测性能上均能满足现代车牌识别系统的需求。 实验结果表明，支持向量机在处理复杂背景和变异性大的字符识别任务时表现出良好的性能，这为车牌识别系统的优化提供了理论依据。此外，关键词还包括Harr-like特征、级联Adaboost分类器，这些是用于提高字符识别准确性和效率的技术。 这篇硕士论文对车牌识别的关键技术进行了深入研究，特别是在定位算法的优化和字符识别算法的选择上，为提高车牌识别系统的整体性能提供了有价值的参考。通过这些技术，可以期望未来的车牌识别系统更加精确、快速，从而更好地服务于智能交通系统。