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公开(公告)号：CN101329734B
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN200810070060.5
申请日：2008-07-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开的一种基于K-L变换和LS-SVM相结合的车牌字符识别方法中，首先采用K-L变换的方法对车牌的字符图像进行特征降维；然后，根据车牌字符图像的排列特征，采用聚类分析中的类距离方法，设计四组最佳二叉树的LS-SVM子分类器来分别实现车牌字符中的英文字母、数字、汉字和英文字母+数字的识别。本发明所采用的方法较好的解决了其他车牌字符识别方法中存在不可识别域，分类时也不需要遍历所有的分类器，大大提高了分类效率，缩短了车牌字符特征的提取过程，减少样本训练的运算量和车牌字符的识别时间，使车牌识别系统的识别率和识别速度及分类推广能力同时得以提高。
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公开(公告)号：CN101329734A
公开(公告)日：2008-12-24
申请号：CN200810070060.5
申请日：2008-07-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开的一种基于K－L变换和LS－SVM相结合的车牌字符识别方法中，首先采用K－L变换的方法对车牌的字符图像进行特征降维；然后，根据车牌字符图像的排列特征，采用聚类分析中的类距离方法，设计四组最佳二叉树的LS－SVM子分类器来分别实现车牌字符中的英文字母、数字、汉字和英文字母+数字的识别。本发明所采用的方法较好的解决了其他车牌字符识别方法中存在不可识别域，分类时也不需要遍历所有的分类器，大大提高了分类效率，缩短了车牌字符特征的提取过程，减少样本训练的运算量和车牌字符的识别时间，使车牌识别系统的识别率和识别速度及分类推广能力同时得以提高。
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