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基于SIFT和BP神经网络的车牌识别技术的研究 被引量：1

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摘要 针对车牌容易变形,涂漆易脱落,受光照等环境因素的影响,本文将SIFT算法和BP神经网络应用在车牌识别领域中,有效地克服了上述问题。SIFT算法对汉字,字母和数字提取SIFT局部特征,并用BP神经网络进行识别。克服了传统的模板匹配方法对数字和字母形状相近不能识别的缺点。实验中的结果和模板匹配法相比较,表明该方法明显优于传统的模板匹配法。
作者 查颖
机构地区 沈阳理工大学 沈阳市汽车工程学校
出处 《黑龙江科技信息》 2012年第31期59-59,211,共2页 Heilongjiang Science and Technology Information
关键词 SIFT算法 BP神经网络 车牌识别
分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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参考文献2

二级参考文献11

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共引文献3

同被引文献5

引证文献1

黑龙江科技信息
2012年 第31期

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