基于BP神经网络的车牌图像字符识别算法设计任务书

 2022-06-07 09:06

1. 1. 毕业设计(论文)的内容、要求、设计方案、规划等

车牌识别主要包括车牌检测、字符分割、字符识别三个步骤。字符识别是车牌识别系统的第三步,要求对单个字符(包括汉字、字母和数字等)的图像进行有效的识别。课题研究车牌字符识别算法及其Matlab实现,体包含字符特征提取,神经网络学习两部分内容:

(1)字符特征提取。将尺寸归一化的字符网格化,提取局部统计特征,用于描述字符。

(2)神经网络学习。采用BP神经网络:a. 学习一个多类分类器,一次性识别出多个字符;b. 学习多个二类分类器,每个二分类器仅识别一个字符,利用所有二分类器的识别结果得出最终结论。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 参考文献(不低于12篇)

[1]范立南, 韩晓微, 张广渊著. 图像处理与模式识别[M]. 北京: 科学出版社, 2007.

[2]张洪刚, 陈光, 郭军编著. 图像处理与识别[M]. 北京: 北京邮电大学出版社, 2006.

[3]张德丰编著. MATLAB神经网络编程[M]. 北京: 化学工业出版社, 2011.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

以上是毕业论文任务书,课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。