基于车牌颜色特征的车牌识别系统

正介绍了一种基于LabVIEW平台的、通过车牌颜色特征定位的车牌识别方法。本方法在LabVIEW平台利用车牌颜色特征和RGB、HSI等色彩模型特点,进行车牌定位;根据车牌的规定型号,采取比例法实现车牌字符分割;利用LabVIEW的OCR技术识别车牌。通过对车牌图库中的大量车牌进行识别测试,验证了所研发的车牌识别系统软件能够提高识别精度,降低识别成本。     

城市车辆车牌识别技术研究

<正>随着城市道路中机动车辆数量逐年增加,拥挤的交通随处可见,如何去规范并引导车辆,首要是对车辆进行识别,对于车辆的识别重点是在于对于车牌的识别,本文在分析目前车牌识别技术方法的基础上,对车牌定位模块和字符分割模块进行了探讨,在车牌定位方式中,先归纳了车牌的纹理特征,提出了基于粗定位和精确定位的车牌定位方法,并采用基于k-means的车牌字符分割法对车牌处理。     

车牌识别系统中图像分割与识别技术研究

分析了汽车牌照的几何特征和成像特点,提出基于自适应性阈值的搜索策略,对图像中的车牌进行定位;利用Hough变换对图像进行倾斜矫正;然后设计一个三级分类器,对单个字符进行模式匹配,得到识别结果,最终实现对原始车牌图像的识别。     

基于DSP的车牌识别系统

本文将TMS320C54XX作为核心器件用于车牌自动识别系统中,完成车牌图像的采集、数字图像的处理、提取车牌信息并针对提取的特征对字符进行识别。首先分析了车牌识别系统实现的背景。接着对车牌识别过程中所涉及的边缘检测、字符分割、大小归一化等一系列数字图象处理技术进行进一步的详细分析。最后选取最适合的网格特征提取法,以此为基础进行模扳匹配,最终识别出车牌号码。本文采用DSP作为核心处理器来完成识别过程的算法。     

一种改进的神经网络算法车牌识别算法研究

针对当前车辆识别算法,由于传统的特征提取车牌识别方法,直接通过图像的灰度特征进行车牌识别,当外界光线不足时,图像灰度特征不明显而不能准确识别相似字符,造成车牌误识别的问题.提出了一种改进的神经网络算法的车牌识别系统.通过建立汉字网络、字母数字网络找出相似字符之间的差异进行识别,实验表明,这种识别算法实现简单,识别准确率高.     

基于纹理分析和梯度特征的车牌定位算法

车牌定位技术是车牌识别技术中最重要的部分,根据车牌区域字符的特点,提出了一种综合纹理分析和梯度特征的车牌定位方法.利用车牌字符的纹理特征提取出可能存在车牌的区域,再利用车牌字符和背景梯度的差异性进一步过滤掉由于背景原因产生的伪车牌区域,进而准确定位出真正的车牌区域.实验结果表明该方法运算量小,对复杂背景车辆图像有很好的定位效果,具有较好的应用性.     

车牌识别系统中车牌定位与字符分割方法的研究

根据车牌区域的灰度分布特征,提出一种定位车牌区域并进行字符分割的新方法。该方法先利用车牌区域灰度分布特征,对车辆图片进行粗定位并得到车牌上下边界;再根据车牌区域字符紧密性特征,利用垂直投影方法初步得到车牌的左右边界;然后根据字符宽度和间距进一步修正车牌的左右边界,最后根据字符宽度和间距的比例进行字符分割。经实验证明,该方法具有在复杂背景下适应性好、抗干扰、实时性好、定位精确等特点。     

基于神经网络的车牌自动识别系统的研究

车牌自动识别系统是一种利用车辆的动态视频或静态图像从而进行车牌号码自动识别的模式识别技术,是计算机视觉技术与模式识别技术相结合的技术领域。本文应用图像处理技术对车牌进行定位、获取字符,对字符进行分割,利用神经网络识别技术来对车牌字符进行识别,从而达到较好的自动识别效果。     

基于Opencv的车牌识别研究与分析

通过OpenCV机器视觉库技术与Python开发平台对车牌识别进行了研究与分析,该车牌识别系统主要由图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等部分组成,实验表明该系统具有良好的识别效果。     

基于傅里叶变换和K-L变换的人耳识别方法

针对入耳识别容易受到外界环境干扰,导致识别率出现很多偏差问题,提出了基于傅里叶变换和K-L变换相结合的人耳自动识别方法。首先将人耳图像从空间域到频域变换(即傅里叶变换),在频域内对高频噪声信号和低频信号进行分离,通过低通滤波器进行滤波,滤除噪声和频率变化较快的边缘信息,对滤波后图像进行傅里叶反变换,实现了频率域到空间域的变换,得到增强后的平滑图像,最后运用K-L变换进行降维处理,提取人耳特征向董,采用欧式距离分类并实现人耳识别。     

基于LPR系统的车牌字符分割技术的研究

车牌字符分割是车牌识别系统的关键技术。针对车牌字符分割的难点,作者提出了一种利用扫描线两次扫描消除车牌字符串上下干扰的方法;然后利用全局分割和局部调整的技术实现单个字符的分割。实验表明,该方法能有效的避免干扰因素的影响,满足实时性需要。     

基于SVM的人脸识别系统的研究

该文使用PCA来提取人脸的特征,克服了K-L算法计算量大,计算耗时长的缺点。实验表明该算法减少了特征提取时间。然后运用SVM来进行人脸识别。将两类分类问题的识别策略应用到多类分类问题,以ORL人脸库做的实验中得到了很好的识别效果     

On the meaning of free software

To many who develop and use free software, the GNU General Public License represents an embodiment of the meaning of free software. In this paper we examine the definition and meaning of free software in the context of three events surrounding the GNU General Public License. We use a case involving the GPU software project to establish the importance of Freedom 0 in the meaning of free software. We analyze version 3 of the GNU General Public License and conclude that although a credible case can be made that the added restrictions are consistent with the definition of free software, the case requires subtle arguments. Strong arguments against the added restrictions are less subtle, and may therefore be more convincing to many users and developers. We also analyze the Affero General Public License and conclude that it is inconsistent with the definition of free software.     

企业持续竞争优势的内生性与动态性源泉

本文通过对战略管理理论的发展回顾，对战略管理的本质进行了再探讨，提出战略的本质在于创造异质性，而异质性来源于企业内生性与动态性这两大源泉。在日益复杂多变的环境下，动态性源泉显得尤为重要，它产生于企业战略系统的三个层面，即战略预见、战略设计和战略执行，在各个层面的运作中形成发现市场价值、创新商业模式、快速反应变革的动态竞争能力，从而使企业保持持续的动态性竞争优势。     

Effect of ensemble classifier composition on offline cursive character recognition

In this paper we present novel ensemble classifier architectures and investigate their influence for offline cursive character recognition. Cursive characters are represented by feature sets that portray different aspects of character images for recognition purposes. The recognition accuracy can be improved by training ensemble of classifiers on the feature sets. Given the feature sets and the base classifiers, we have developed multiple ensemble classifier compositions under four architectures. The first three architectures are based on the use of multiple feature sets whereas the fourth architecture is based on the use of a unique feature set. Type-1 architecture is composed of homogeneous base classifiers and Type-2 architecture is constructed using heterogeneous base classifiers. Type-3 architecture is based on hierarchical fusion of decisions. In Type-4 architecture a unique feature set is learned by a set of homogeneous base classifiers with different learning parameters. The experimental results demonstrate that the recognition accuracy achieved using the proposed ensemble classifier (with best composition of base classifiers and feature sets) is better than the existing recognition accuracies for offline cursive character recognition.     

基于斜率式联机手写汉字笔画识别法的改进

本文对联机手写输入汉字笔画的坐标数据进行分析，把笔画所有X坐标数据组成X数据流，把笔画所有y坐标数据组成y数据流，绘制出X数据流和y数据流的二维坐标图，把笔画八个方向的识别转换成三个方向识别，对传统斜率式汉字笔画识别法进行改进，来提高汉字笔画识别率。     

Matlab小波分析在信号处理中的应用

本文在对傅立叶变换和窗口傅立叶变换以及小波变换比较分析的基础上,重点探讨了Matlab小波分析对普通信号进行分析、消噪、压缩和奇异点检测等信号处理中的各种应用,并提出一些自己的看法。     

基于Curvelet与2DPCA的嵌入式人脸识别

针对小波变换在嵌入式人脸识别中的不足,提出了Curvelet(曲波)变换结合2DPCA(二维主分量分析)的嵌入式人脸识别.采用Curvelet变换进行人脸图像特征的提取,经过比较,选取了Wrapping算法,然后利用2DPCA进行降维,并结合最近邻算法进行人脸识别.实验结果表明该方法很好得解决了人脸特征维数过高、数据量...