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基于梯度方向直方图与高斯金字塔的车牌模糊汉字识别方法

消耗积分:3 | 格式:rar | 大小:0.81 MB | 2017-12-25

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　　针对现有车牌识别方法中对模糊车牌识别率不高的问题，提出一种结合高斯金字塔与梯度方向直方图（HOG）特征的车牌识别算法。利用金字塔模型多尺度表达的方法，首先对车牌模糊汉字图像建立两层高斯金字塔模型，第一层描述了模糊汉字的细节特征，通过对第一层作平滑处理并向下采样得到第二层，在描述模糊图像细节特征的基础上突出主体特征；然后对两层高斯金字塔模型提取HOG特征，拓展图像的特征维数，提高特征对模糊汉字的识别能力；最后采用BP神经网络分类器进行模糊且互为形近字间的汉字分类识别。仿真结果显示，在相同的样本空间下，与HOG特征法、K-L变换法相比，所提算法在识别率方面均有提高，能提高视频监控中对模糊汉字的有效识别率。

基于梯度方向直方图与高斯金字塔的车牌模糊汉字识别方法

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