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利用神经网络识别车辆牌照字符  
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【英文篇名】 Vehicle Plate Recognition Using Neural Network
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【作者】 王世文; 张颖; 张学东; 谢元旦;
【英文作者】 WANG Shi-wen 1; ZHANG Ying 2; ZHANG Xue-dong 1; XIE Yuan-dan 1 (1.School of Compute Science and Engineering; Anshan Institute of I.& S.Technology; Anshan 114002; China; 2.School of Electronic and Information Engineering; Anshan Institute of I.& S.Technolog;
【作者单位】 鞍山钢铁学院计算机科学与工程学院; 鞍山钢铁学院电子信息与工程学院;
【文献出处】 鞍山钢铁学院学报 , Journal of Anshan Institute of Iron and Steel Technology, 编辑部邮箱 2001年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 字符识别; 自适应谐振理论; 神经网络;
【英文关键词】 character recognition; ART; neural network;
【摘要】 由于受光照条件、牌照自身清洁程度等因素影响 ,车牌识别系统往往达不到满意的字符识别率 .结合神经网自适应的特点 ,本文利用基于自适应谐振理论 (AdaptiveResonanceTheory ,ART)构成的自组织神经网络进行字符识别 ,给出了算法和实验结果
【英文摘要】 A satisfactory recognition rate can not be obtained sometimes because of some factors affected by light conditions and plate's cleanness in vehicle recognition systems.In this paper,an approach is presented to recognize vehicle characters based on adaptive neural network constructed by ART,combined with the neural network's adaptive feature,which effectively improves recognition rate.
【分类号】 TP183;TP391.4
【正文快照】 随着科学技术的不断发展 ,交通管理手段正从人工管理逐步转变成自动或半自动方式 ,既避免了由于人工干预所带来的弊端 ,同时又能大大提高工作效率 .目前 ,许多研究人员正在从事车辆自动识别系统 (AutomaticVelicleIdentificationSystem ,?

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