车牌字符识别

车牌字符识别Tag内容描述：<p>1、基于神经网络的车牌照字符识别文章摘要：本文介绍了字符识别的各种方法，重点讨论了用神经网络方法对车牌照字符的识别，用MATLAB完成了对车牌照数字识别的模拟，最后给出实验结果。关键词：BP神经网络模式识别MATLAB引言字符识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为字符识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而字符识别的研究仍具有理论和实践意义。这里讨论的是用神经网络识别数字的问题. 人工神经网络模式识别方法是近些年。</p><p>2、车牌定位论文：车牌字符分割字符识别差值投影BP神经网络【提示】本文仅提供摘要、关键词、篇名、目录等题录内容。为中国学术资源库知识代理，不涉版权。作者如有疑义，请联系版权单位或学校。【摘要】车牌识别系统是现代智能交通系统的重要组成部分,是计算机视觉、图像处理、模式识别技术的综合应用。一个完整的车牌识别系统通常由图像预处理、车牌区域定位、车牌字符分割和车牌字符识别等部分组成。图像预处理过程中,采用灰度拉伸、对比度增强、中值滤波等方法增强图像质量。车牌定位部分中,采用了基于差值投影和数学形态学的定位方法。。</p><p>3、数字图像处理课程设计报告题 目： 汽车车牌中的数字识别 专 业： 信息与计算科学 学 号： 组 长： 指导教师： 成 绩： 二一 年 六 月 二十六 日一、 课程设计目的 1、巩固理论课上所学的知识。2、锻炼动手能力、激发研究潜能，增强理论联系实际的能力。3、综合运用数字信号处理的理论知识进行图片分析和图片识别设计，通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解。4、对汽车车牌中的数字进行识别（正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号）。二、 课程设计的基本要求1、对知识点。</p>