车牌识别机器学习方法的数学建模与实现

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摘要：首先,针对不同光照、复杂背景和投影失真的车牌图像建立基于Adaboost算法和改进Haar特征的车牌检测模型;然后,运用Radon变换进行车牌校正,并结合3次B样条小波变换和识别反馈模型对字符进行粗和精分割;最后,根据汉字和数字字母的不同结构特征,采用不同的算法提取特征,特别是针对车牌字符特点,训练汉字、字母和数字字母3种神经网络模型用于建立字符识别模型.实验结果表明该模型是实用的.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/71135X/201107/38371559.html

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关键词：机器学习 学习方法 数学建模 adaboost 神经网络模型 数学建模 Adaboost算法 改进Haar特征 Radon变换 3次B样条

这个etcp应用的不是已经很广泛了么