使用新式特徵參數於車牌辨識系統效能改善 之研究

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題名:	使用新式特徵參數於車牌辨識系統效能改善之研究
作者:	陳彥志葉政育
貢獻者:	電機工程系
關鍵詞:	類神經網路車牌辨識字元辨識 k-means分群演算法
日期:	2013
上傳時間:	2013-08-02 14:27:48 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	一般的車牌辨識系統之技術主要可分成車牌定位、字元切割及字元辨識等3大部份，而在字元辨識的處理上主要是先將字元切割成數個區塊做為特徵參數，再使用k-means分群演算法或類神經網路等技術進行辨識。本論文主要是提出新的特徵參數應用於字元辨識上，藉此達到降低計算量之目的。此新的特徵參數是將字元切割成區塊後，再使用投影技術獲得該字元的水平投影與垂直投影參數做為特徵參數。假設字元的列與行共有M×N個區塊，在本文中經由投影後的特徵參數數量將減少至(M+N)個。經由實驗證明，在M=18, N=8使用k-means演算法下，本文提出的方法可以維持在接近原始的辨識正確率的同時，大幅減少82%的計算量，具有優異的效能表現。
顯示於類別:	[電機工程系(所)] 【電機工程系所】博碩士論文

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