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作者:

陈来荣 (陈来荣.) | 冀荣华 (冀荣华.) | 徐宇 (徐宇.)

收录:

CQVIP PKU

摘要:

支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)能够有效地解决小样本学习、非线性及高维模式识别等问题。对此提出了在无特征提取情况下基于SVM的车牌字符识别方法,通过实验选定二次多项式作为核函数,并将基于SVM的车牌字符识别与基于BP神经网络的车牌字符识别进行了实验对比。结果表明,在训练样本较少的情况下,该系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力。

关键词:

支持向量机 核函数 模式识别 车牌字符识别

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学交通研究中心
  • [ 2 ] 中国农业大学教育部现代精细农业系统集成研究重点实验室
  • [ 3 ] 北华大学产业处 北京100022
  • [ 4 ] 北京林业大学工学院
  • [ 5 ] 北京100083
  • [ 6 ] 吉林吉林132021

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来源 :

公路交通科技

年份: 2006

期: 05

页码: 126-129

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