一种基于类Haar特征和支持向量机的车牌字符识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201110074467.7
IPC分类号：G06K9/66
申请日期：
2011-03-28
申请人：
北京邮电大学

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著录项信息

专利名称	一种基于类Haar特征和支持向量机的车牌字符识别方法
申请号	CN201110074467.7	申请日期	2011-03-28
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2011-08-24	公开/公告号	CN102163287A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/66 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕 G06K9/64 应用带有许多基准的多个图像信号的同时比较或相关的，例如，电阻矩阵〔3〕 G06K9/66 这些基准通过适宜的方法是能够进行调节的，例如，学习〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;6查看分类表>
申请人	北京邮电大学	申请人地址	北京市海淀区西土城路10号北京邮电大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京邮电大学	当前权利人	北京邮电大学
发明人	赵衍运;杨宜;蔡安妮
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明提出了一种基于类Haar特征向量和支持向量机(SVM)的车牌字符识别新方法，属于模式识别和智能交通领域，涉及字符图像特征提取和字符分类器训练。车牌字符识别方法是车牌识别的核心技术，其中需要解决的两个关键问题是字符特征提取和字符分类器设计。本发明选用适合字符笔画宽度的类Haar特征结构描述字符笔画，提取字符图像块的类Haar特征结构隶属度构成字符识别的特征向量，用以训练泛化性能好的SVM字符分类器。字符的几何结构是识别字符的关键特征，将笔画几何结构转换成统计量值来描述，是本发明的创新所在。所提车牌字符图像识别方法抗干扰性好，用于交通视频中的车牌字符识别，具有实时性好、识别精度高之特点。

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