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基于FCM和组合神经网络的车牌汉字字符识别方法

仝淑贞,  魏运

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2010 >  28(3): 30-34
仝淑贞, 魏运. 基于FCM和组合神经网络的车牌汉字字符识别方法[J]. 交通信息与安全, 2010, 28(3): 30-34. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2010.03.007
引用本文: 仝淑贞, 魏运. 基于FCM和组合神经网络的车牌汉字字符识别方法[J]. 交通信息与安全, 2010, 28(3): 30-34. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2010.03.007
shu
License Plate Chinese Character Recognition Method Based on Fuzzy C-means(FCM)and Combined Neural Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2010, 28(3): 30-34. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2010.03.007
Citation: License Plate Chinese Character Recognition Method Based on Fuzzy C-means(FCM)and Combined Neural Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2010, 28(3): 30-34. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2010.03.007
shu

基于FCM和组合神经网络的车牌汉字字符识别方法

doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2010.03.007

  • 交通运输部科学研究院,北京,100013

  • 北京城建设计研究总院,北京,100037

详细信息

  • 中图分类号: TP391.4

License Plate Chinese Character Recognition Method Based on Fuzzy C-means(FCM)and Combined Neural Network

    摘要
  • 摘要: 提出了1种组合神经网络结构的车牌汉字识别方法,主要从特征选取和分类器设计2方面研究车牌汉字字符识别,识别系统由2层神经网络组成,应用FCM算法对汉字进行粗聚类,聚类结果作为后续网络的先验知识,产生网络训练目标,采用LVQ网络进行粗分类,通过BP网络进行细分类.该种分层结构缩减了待识别模式的搜索范围,克服了传统单层识别系统识别率不高和组合网络粗分类率低的缺点.实验结果显示,本方法的识别率高,识别效率较好.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2010-06-28

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