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汽车牌照字符的BP神经网络识别算法研究

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摘要摘要本文针对车牌字符识别问题进行研究。在设计过程中，分别训练了三个BP神经网络来对数字，字母和汉字进行识别，并得出结论。在识别过程中，需对图像进行预处理来降低神经网络训练的复杂度。由于是针对单个字符进行识别，对图像进行手动分割后，图像会由于缩放、裁剪等原因而产生噪声，因此在图像去噪方面，采用中值滤波。在图像字符识别中，选择了BP神经网络的方法来进行识别，与其他方法相比，该网络不仅有较强的鲁棒性，还具有较强的自学习能力。该系统的开发环境为MATLAB，能够直接调用神经网络工具箱，使设计过程降低了难度。

DOI 34gyz9vo49/2977479

作者张梦翔常少琦刘玲

机构地区（天津职业技术师范大学信息技术工程学院，300222）

出处《知识-力量》 2019年1期

关键词中值滤波 BP神经网络字符识别

分类 [文化科学][]

出版日期 2019年01月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）