本文選題：深度學習 + 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)��； 參考：《計算機科學》2017年S1期

【摘要】：針對車牌相似字符難以識別的問題,提出了基于深度學習的特征提取和識別方法。該方法首先對字符圖像進行歸一化處理;然后以歸一化后的圖像為輸入,構(gòu)建5層深度網(wǎng)絡對相似字符由低層到高層的特征表達。在激勵函數(shù)定義上采用對字符邊緣特征敏感的卷積函數(shù),從而能夠?qū)ο嗨谱址木植坎町愡M行分析。在實驗部分與支持向量機(SVM)算法的分類效果進行比較,結(jié)果表明所提算法的識別率提高了5%。
[Abstract]:Aiming at the problem that similar characters of license plate are difficult to recognize, a method of feature extraction and recognition based on depth learning is proposed. The method firstly normalizes the character image, and then constructs a five-layer depth network to represent the similar characters from the lower to the higher level, taking the normalized image as the input. In the definition of excitation function, convolution function which is sensitive to character edge features is used to analyze the local differences of similar characters. The experimental results show that the recognition rate of the proposed algorithm is improved by 5% compared with the support vector machine (SVM) algorithm.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：浙江省自然科學基金(LY15F020024) 浙江省文物局項目(2014014)資助
【分類號】：TP18;TP391.41

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本文編號：2012005