提高中文车牌识别效率：LBP与MLP融合算法

在现代智能交通系统中,中文车牌字符识别是一项关键任务,由于其复杂性和多样性,传统的字符识别方法往往面临准确性不高和处理速度慢的问题。本文提出了一种基于局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）与多层感知器（Multi-layer Perceptron, MLP）的高效算法来解决这一问题。LBP是一种广泛用于纹理分析的特征描述方法,它通过计算像素邻域的差异编码来提取图像的局部特征。原始的LBP简单易用,但可能对复杂纹理的表达不足。 在本文中,作者对经典LBP进行改进,以更好地适应中文车牌字符的纹理特性。他们注意到中文字符、字母和数字在视觉上的差异,因此设计了不同维数扩展的LBP特征描述方法,使得算法能更精确地捕捉字符的独特形状和结构。这样做的目的是提高识别精度,尤其是对于汉字这种具有丰富笔画和结构的字符。 多层感知器作为一种强大的机器学习模型,被用来作为分类器进行字符识别。通过训练多层神经网络,算法能够学习到字符间的复杂关系和模式,从而实现高效的分类。这种方法结合了LBP的局部特征提取和MLP的分类能力,提高了整体识别性能。 实验结果显示,相较于工业上常用的车牌字符识别算法,基于改进LBP和MLP的方法在字符识别准确性上有了显著提升,达到了约96.5%的高精度。此外,由于算法优化,识别时间也得到了明显缩短,相比于其他方法减少了24%至62%的时间消耗。这意味着该算法不仅能满足智能交通系统对实时性的要求,还能够在保证高精度的同时提供高效的处理能力。 总结来说,这项工作提供了一种创新的中文车牌字符识别策略,它利用了局部二值模式的局部纹理描述和多层感知器的分类能力,实现了在智能交通系统中的高效且准确的字符识别。这对于提升整个系统的运行效率和用户体验具有重要意义。