發(fā)布時(shí)間：2018-06-13 01:26

  本文選題：深度學(xué)習(xí) + 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)��； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年S1期

【摘要】：針對(duì)車牌相似字符難以識(shí)別的問(wèn)題,提出了基于深度學(xué)習(xí)的特征提取和識(shí)別方法。該方法首先對(duì)字符圖像進(jìn)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(luò)對(duì)相似字符由低層到高層的特征表達(dá)。在激勵(lì)函數(shù)定義上采用對(duì)字符邊緣特征敏感的卷積函數(shù),從而能夠?qū)ο嗨谱址�的局部差異進(jìn)行分析。在實(shí)驗(yàn)部分與支持向量機(jī)(SVM)算法的分類效果進(jìn)行比較,結(jié)果表明所提算法的識(shí)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(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金(LY15F020024) 浙江省文物局項(xiàng)目(2014014)資助
【分類號(hào)】：TP18;TP391.41

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本文編號(hào)：2012005