随着科技的发展,现代安放行业中车牌识别是比较热门的产品,其车牌识别的功能也日益强大,而车牌字符识别是车牌识别系统的后一步,也是关键的一步。字符识别是否准确直接影响了车牌识别系统的性能。
传统的车牌字符识别方法有:基于模板匹配的字符识别方法、基于神经网络的字符识别方法、基于字符特征的识别方法、基于统计分类器的字符识别方法等。
基于HOG特征的一种车牌识别摄像机新字符识别方法。HOG特征关注同标形状信息分布,在抗同标形状变化方而具有明显优势。利用字符形状信息能较好的识别字符,并且车牌常常会有污损情况发生,字符会山现不同程度的形变、模糊或是断裂,但基本保留字符形状,利用形状信息能有效克服外界环境的干扰。
该算法首先对字符图像提取HOG特征,将特征转换为“叭”二进制码,表征该字符图像的“指纹”信息。转换成“叭”二进制码不仅能够抗噪声干扰,减少噪声累计对识别的影响,而且识别速度快,特征之间距离的计算通过异或操作可以完成。
待识别字符图像时旨纹”信息通过与字符模板库中的“指纹”信息进行汉明距离比较,找山距离小的字符模板,该字符模板所对应的类别是字符识别结果。基于HOG特征的字符识别算法字符识别准确率较高,抗字符噪声干扰能力强,识别速度快具有一定的应用前景。
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