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一种基于SVM的真伪车牌分类算法

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【作者】 焦伟超郑伯川袁秀芳

【Author】 JIAO Weichao;ZHENG Bochuan;YUAN Xiufang;College of Mathematic and Information,China West Normal University;

【机构】 西华师范大学数学与信息学院

【摘要】 车牌定位算法往往会定位出一些伪车牌候选区域,为准确区分出车牌候选区域中的真伪车牌,提出了一种基于支持向量机(SVM)的真伪车牌分类算法。该算法首先提取出车牌候选区域图像的纹理特征和几何特征,构成特征向量集;然后根据特征向量训练SVM分类器;最后利用训练好的分类器来实现对真伪候选车牌区域图像进行分类判断,得到真车牌区域。实验表明,算法对车牌候选区域分类准确率高达99.3%,且具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。

【基金】 西华师范大学校级创新团队项目(XTC2014-4);四川省科技创新苗子工程培育项目(2016045)
【所属期刊栏目】 计算机科学 (2016年02期)
  • 【DOI】10.16246/j.issn.1673-5072.2016.02.022
  • 【分类号】TP391.41
  • 【下载频次】39
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