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公开(公告)号：CN101859382A
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN201010191625.2
申请日：2010-06-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于模式识别与图像处理技术领域，涉及一种基于最大稳定极值区域的车牌检测与识别方法。首先提取最大稳定极值区域(MSER)，得到候选车牌文字区域；对于每个极值区域，采用一种有效的特征描述，然后利用事先训练得到的分类器进行分类，将这些极值区域分为“文字”或“非文字”区域，再结合车牌自身结构特征，从原始图像中提取出车牌；利用形状上下文的特征描述，用模板匹配的方法完成字符识别。由于最大稳定极值区域具有仿射不变性、稳定性及多尺度特性，而且由于区域只由灰度值大小关系决定，对光照变化不敏感，因此本发明提出的以其作为底层特征的车牌检测与识别的方法，适应复杂背景，具有良好的稳定性和更高的识别率。
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公开(公告)号：CN101859382B
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201010191625.2
申请日：2010-06-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于模式识别与图像处理技术领域，涉及一种基于最大稳定极值区域的车牌检测与识别方法。首先提取最大稳定极值区域(MSER)，得到候选车牌文字区域；对于每个极值区域，采用一种有效的特征描述，然后利用事先训练得到的分类器进行分类，将这些极值区域分为“文字”或“非文字”区域，再结合车牌自身结构特征，从原始图像中提取出车牌；利用形状上下文的特征描述，用模板匹配的方法完成字符识别。由于最大稳定极值区域具有仿射不变性、稳定性及多尺度特性，而且由于区域只由灰度值大小关系决定，对光照变化不敏感，因此本发明提出的以其作为底层特征的车牌检测与识别的方法，适应复杂背景，具有良好的稳定性和更高的识别率。
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