新疆車牌識別系統中車牌定位方法的研究
來源：m.jzzcdl.com 發(fā)布時間：2020年05月19日
新疆車牌識別系統中車牌定位方法的研究、2.5 基于支持向量機的定位方法
支持向量機（svm） 是20 世紀90年代初由vap2nik等人提出的一類新型機器學習方法，主要用于解決有限樣本情況下的模式識別問題。此方法能夠在訓練樣本很少的情況下達到很好的分類推廣能力。由于車牌區(qū)域有著的紋理，尋找一種良好性能的分類器，凸現這種紋理特征，使它與其它區(qū)域區(qū)別開來。支持向量機（support vector machine，svm） 正是這樣一種分類學習機制。
所以對車牌定位的研究，提出一種基于支持向量機的定位方法。首先將圖像分割為n×n大小的子塊，提出每個子塊的灰度特征，訓練svm分類器；然后用訓練好的分類器進行牌照子塊和非牌照子塊的分類，再使用數學形態(tài)學濾波和區(qū)域合并；最后運用投影方法定位牌照區(qū)域。實驗結果表明，該方法能比較好地定位牌照區(qū)域，但是由于svm算法對大規(guī)模訓練樣本難以實施，并且用svm解決多分類問題也存在困難，如果能解決這個問題車牌定位將會更精確。
3 結束語 本文在現有的車牌照識別系統的基礎上，對近年來國內出現的車牌定位方法進行了全面的綜述，車牌定位是車牌識別中的關鍵。上述車牌定位方法在理想條件下很好，但是由于車牌背景的復雜性與車牌特征的多樣性，研究更實用的車牌定位方法是下一步要做的。如果將上述某些方法說到這里，相信大家對烏魯木齊破胎器也有了一個大致的了解了吧。如果您還有什么問題，歡迎來電咨詢，或者到公司參觀考察，期待您的光臨！
支持向量機（svm） 是20 世紀90年代初由vap2nik等人提出的一類新型機器學習方法，主要用于解決有限樣本情況下的模式識別問題。此方法能夠在訓練樣本很少的情況下達到很好的分類推廣能力。由于車牌區(qū)域有著的紋理，尋找一種良好性能的分類器，凸現這種紋理特征，使它與其它區(qū)域區(qū)別開來。支持向量機（support vector machine，svm） 正是這樣一種分類學習機制。
所以對車牌定位的研究，提出一種基于支持向量機的定位方法。首先將圖像分割為n×n大小的子塊，提出每個子塊的灰度特征，訓練svm分類器；然后用訓練好的分類器進行牌照子塊和非牌照子塊的分類，再使用數學形態(tài)學濾波和區(qū)域合并；最后運用投影方法定位牌照區(qū)域。實驗結果表明，該方法能比較好地定位牌照區(qū)域，但是由于svm算法對大規(guī)模訓練樣本難以實施，并且用svm解決多分類問題也存在困難，如果能解決這個問題車牌定位將會更精確。
3 結束語 本文在現有的車牌照識別系統的基礎上，對近年來國內出現的車牌定位方法進行了全面的綜述，車牌定位是車牌識別中的關鍵。上述車牌定位方法在理想條件下很好，但是由于車牌背景的復雜性與車牌特征的多樣性，研究更實用的車牌定位方法是下一步要做的。如果將上述某些方法說到這里，相信大家對烏魯木齊破胎器也有了一個大致的了解了吧。如果您還有什么問題，歡迎來電咨詢，或者到公司參觀考察，期待您的光臨！
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