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一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和Hough變換的車牌圖像檢測(cè)及定位算法
車牌識(shí)別系統(tǒng)(LPR)在現(xiàn)代交通檢測(cè)和管理部門中發(fā)揮著舉足輕重的作用。車牌識(shí)別系統(tǒng)主要包括車牌定位、字符分割和字符識(shí)別三部分[1]。由于車牌定位的準(zhǔn)確與否將會(huì)直接影響到車牌識(shí)別的結(jié)果，因此，車牌定位是LPR的一
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復(fù)雜車輛圖像中的車牌定位
針對(duì)復(fù)雜背景的車牌定位問題，提出了一種綜合形態(tài)、顏色、投影等多種特征的車牌定位算法?；谲嚺茀^(qū)域邊緣信息豐富的特點(diǎn)，首先利用邊緣檢測(cè)和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法定位候選車牌區(qū)域，并消除噪聲干擾；然后根據(jù)質(zhì)心所在位置對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行由低到高的排序，并通過顏色識(shí)別作進(jìn)一步篩選，以排除車燈等區(qū)域的干擾；最后采用投影法及谷值分析對(duì)截取出的缺損車牌進(jìn)行補(bǔ)全，從而得到準(zhǔn)確的車牌位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法的效率與精度與車輛圖像的清晰度、曝光度及車牌大小等因素有關(guān)，與傳統(tǒng)車牌定位算法相比，效率和精度分別提高了15％和20％以上。
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基于支持向量機(jī)的車牌定位方法
1 引 言 智能交通系統(tǒng)是一個(gè)熱點(diǎn)研究領(lǐng)域，受到日益廣泛的關(guān)注。車牌識(shí)別系統(tǒng)(LPR)是計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用，包括車牌定位、車牌字符分割、字符識(shí)別三部分。其中車牌定位是
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基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的人臉檢測(cè)研究
基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的人臉檢測(cè)研究
