一种基于+SVM的真伪车牌分类算法.pdf
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冷月如霜·胡狼
2024-04-19
车牌
区域
定位
算法
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图像
识别
特征
系统
真伪
941.4 KB
第 ３７ 卷
Ｖｏｌ３７
第 ２ 期
Ｎｏ２
西 华 师 范 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｗｅｓｔ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ （Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）
２０１６ 年 ６ 月
Ｊｕｎ．２０１６
文章编号：１６７３５０７２（２０１６）０２０２３３０４
收稿日期：２０１５０９１ １
基金项目：西华师范大学校级创新团队项目（ＸＴＣ２０１４４）；四川省科技创新苗子工程培育项目（２０１６０４５）
作者简介：焦伟超（１９９ １—），男，河南漯河人，硕士研究生，主要从事数字图像处理研究。
通讯作者：郑伯川（１９７４—），男，四川自贡人，教授，博士，主要从事数字图像处理、机器学习、人工神经网络研究。
Ｅｍａｉｌ：ｚｈｅｎｇｂｏｃｈｕａｎ＠１２６．ｃｏｍ
一种基于 ＳＶＭ的真伪车牌分类算法
焦伟超 ，郑伯川，袁秀芳
（西华师范大学 数学与信息学院，四川 南充 ６３７００９）
摘 要：车牌定位算法往往会定位出一些伪车牌候选区域，为准确区分出车牌候选区域中的真伪车牌，提出了一
种基于支持向量机（ＳＶＭ）的真伪车牌分类算法。该算法首先提取出车牌候选区域图像的纹理特征和几何特征，构
成特征向量集；然后根据特征向量训练 ＳＶＭ分类器；最后利用训练好的分类器来实现对真伪候选车牌区域图像进
行分类判断，得到真车牌区域。实验表明，算法对车牌候选区域分类准确率高达 ９９３％，且具有较强的抗干扰能力
和鲁棒性。
关键词：支持向量机；车牌定位；真伪车牌；特征向量；核函数
中图分类号：ＴＰ３９ １．４ 文献标志码：Ａ ＤＯＩ：１０．１６２４６ ／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３５０７２．２０１６．０２．０２２
０ 引言
车牌识别系统（Ｌｉｃｅｎｓｅ Ｐｌａｔｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＬＰＲ）是智能交通系统中的一项重要研究课题。车牌识别系统
主要由 ３ 部分组成：车牌定位、字符分割、字符识别。车牌定位技术是将图像中的车牌区域准确的定位、提取
出来，它是车牌识别系统的前提，也是字符分割和字符识别的先决条件。常见的车牌定位算法流程如图 １ 所
示：
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车牌/区域/定位/算法/分类/图像/识别/特征/系统/真伪/
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