基于SCG-BP神经网络的车牌字符识别

针对传统BP网络算法存在车牌字符识别速度慢和准确率低的问题,提出了一种SCG优化的BP神经网络车牌字符识别的算法.通过对BP神经网络的输入和算法进行改进实现提高神经网络对字符的识别效率.对输入的优化是使用主成分分析法进行车牌字符特征提取,将提取的特征作为BP神经网络的输入.对算法的优化是使用成比例共轭梯度下降法寻找网络最优连接权重.仿真实验表明,SCG-BP神经网络大幅度缩短识别时间并且提高了准确率,确定隐含层神经元个数为110.该算法对车牌字符的识别率可以达到95％以上,取得结果达到预期,改进的算法有一定的实践可行性.     

车牌字符多特征提取与BP神经网络的识别算法

在车牌图像字符识别问题的研究中,针对大部分单个特征提取方法在车牌字符识别上的局限性,提出一种车牌字符多特征提取与BP神经网络识别的算法.对车牌字符图像进行预处理后,提取字母和数字字符直线特征,字符笔画点特征,环数特征以及环面积特征,作为字母与数字字符的四类特征.因汉字结构复杂与笔画多,采用13点来提取汉字特征,提取的特征输入到网络进行学习和识别.针对BP神经网络算法的不足,采用附加动量法和自适应学习速率对其改进.MATLAB仿真结果表明改进算法能够有效的提高车牌字符的识别率,识别率达到了98.5％.     

基于改进的BP神经网络的车牌字符识别方法

借助于计算机控制技术中PID增量式控制算法中“加速对给定值变化的响应”思想来改进传统的BP神经网络算法。经过网络训练之后,应用其进行车牌字符识别。实验表明改进后的神经网络收敛速度和精度方面都有所提高,能提高字符识别的速度与精度。     

基于BP人工神经网络的车牌字符识别优化算法

车牌识别是电子警察系统重要的功能模块, 字符识别是车牌识别的关键步骤。目前,BP（Back Propagation）人工神经网络因其优越的性能而广泛应用到车牌识别中,但是BP神经网络在局部极值、假饱和、收敛速度缓慢等方面存在着不足。针对这些局限性,从网络的层数、节点数、动量项、学习因子方面进行分析和改进,构建了一个优化的BP人工神经网络,进行字符识别。仿真结果表明,该优化的识别算法识别准确率高,具有良好的识别性能。     

基于BP神经网络的车牌字符识别的研究

基于车牌字符粗网格特征设计BP神经网络分类器,提取车牌字符的全部特征输入到神经网络,提高了字符识别的准确率.对输出进行了8421编码,隐含层节点数的确定采用了初定隐节点数的经验公式,大大减少了迭代次数,降低了网络规模并提高了车牌识别的速度.     

改进神经网络算法在车牌识别中的应用

研究现代智能交通管理中的车牌准确识别问题.由于车牌图像存在模糊不清、倾斜,分割后字符图像笔画粗细不均、断续不完整等特殊性,导致传统车牌识别算法识别速度慢、识别正确率低,不能适应车牌识别的实时性要求.为了提高车牌识别正确率,提出一种BP神经网络的车牌识别算法.该算法首先对车牌字符图像进行归一化处理,消除图像中无用信息,然后对车牌字符进行特征提取,消除笔画粗细不均、断续不完整等影响,再将提取车牌字符特征输入到BP神经网络进行学习和识别,并采用动量因子和自适应学习速率对BP神经网络进行改进,加快其收敛速度,从而提高识别的实时性.仿真结果表明,改进用BP神经网络提高了车牌识别正确率和识别速度,缩短了识别时间,适合于实时性强的智能交通管理系统应用.     

基于在线序列极限学习机的车牌字符识别方法

当前基于神经网络方法的车牌字符识别技术都使用固定的训练样本,学习的效果受初始样本限制,对于识别过程中新出现的不同角度、光线等特征的字符图片不能自适应地学习。本文针对这个问题提出了基于在线序列极限学习机(OS-ELM)的车牌字符识别方法。在样本实时更新中使系统自适应调整网络权值,不断提高识别准确率。本文设计了汉字、字母、字母混合数字三个字符分类器,根据车牌字符的排列特征识别相应的字符。通过与传统ELM方法和BP神经网络法对比,结果证明该字符识别技术达到了较高的识别率,在训练速度上也比BP神经网络法提高了2~3个数量级。     

基于Trace变换和支持向量机的车牌字符识别新方法

为了提高车牌上的字符识别准确率,提出一种结合Trace变换和支撑矢量机（SVM）的字符识别方法.在字符识别方面,以Trace变换方法提取字符特征,并运用支持向量机对字符进行模式分类.将算法应用到实际的车牌字符识别中,识别结果表明,这种方法在提高识别速度的同时,有效提高了字符的识别精度.     

基于无线网络车牌识别系统识别算法的研究

字符识别是智能车牌识别系统研究的核心问题,针对有线网络车牌识别系统的缺点,将BP算法应用在基于无线网络的车牌识别系统上,重点讨论了用改进的BP神经网络方法对车牌字符的识别;根据我国最新机动车号牌GA36-2007标准,设计出了用于车牌识别的3个神经网络,用MATLAB完成了对车牌字母部分识别的模拟,采用隐层节点22,动量因子0.8进行训练,最后得出实验结果,达到目标误差小于0.001的要求;证明这种方法应用在基于无线网络车牌识别系统上是高效的.     

一种基于BP神经网络的车牌字符分类识别方法

目前,车牌字符识别算法主要是基于模板匹配、特征匹配或神经网络的方法。本文根据车牌字符的特殊性,提出一种采用特征提取与BP神经网络学习算法相结合的分类识别技术,选取字符的粗网格特征作为字符的识别特征,以改进后的归一化字符原始特征直接输入到BP神经网络分类器中进行车牌字符识别研究。对于易混淆和相似的字符、汉字笔划粘连、字符偏移现象等都提出了自己的解决方法。实验结果说明,本方法可大幅提高车牌识别系统的正确识别率和抗干扰能力。     

基于透明度的目标提取的研究

景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来,为了更好地实现这一目的,微软亚洲研究院Jian Sun等人于2004年提出Poisson Matting方法.该方法将透明度(α值)作为图像的一种内在属性,变分地寻求其最优解,来达到目标提取的目的.主要介绍Poisson算法,针对Poisson算法中程序运行时间比较长的问题,对算法中耗用时间多的两个步骤:图像初始α值的计算以及前景图像F、背景图像B的计算进行了改进,在VC6.0中进行了实现,并取得了较好效果.     

CSCW系统中协同感知的研究

协同感知理论的研究与应用是计算机支持的协同工作的重要研究内容之一.在研究分析了传统的协同感知所依赖的CSCW体系结构的基础上,提出了一种基于P2P的三层结构的协同感知框架,该架构很适合于CSCW中项目可以划分为若干个相对独立的模块的情形.最后对该框架的具体感知模块进行了分析,并讨论了下一步研究将要解决的问题.     

基于XQuery查询优化的研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准,随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML 数据的查询方法.但是,很多查询方法都有各自的局限性.利用有意义的最小公共实体结构EntityInMLCAS(Entity In Meaning Lowest Common Ancestor Structure)原理,提出一种优化查询方法.同时采用堆栈技术的方法对XML文档结点树进行自顶向下的遍历,该方法大大提高了优化查询的速度.     

NTFS下文件隐藏方式研究

开放环境下信息的安全与保护有着重要的研究价值。对待隐藏文件无需专门分配存储空间,而是将其转移存储到系统文件的内部碎片中。隐藏文件的文件名、带路径的宿主文件名及二者对应关系加密后分别存放在两个普通文件中。实验及研究表明此种方式能够对数据做到深度隐藏。     

基于数字音频广播技术的数据服务介绍

依据对数字音频广播技术的相关国际标准分析,仔细阐述了目前各类基于数字音频广播技术的数据服务类型,提出了一种基于广播网络的数据服务的基本体系结构.经过对数字音频广播国际标准的协议栈分析,着重介绍了网络层和应用层的划分,以及这两层内目前流行的各种协议.最后,介绍了北京市基于此类标准的数据服务的实现方法.     

基于构件组装的项目管理系统开发研究

由于项目管理技术的不断提升和管理模式的多样化,不同行业甚至不同企业对项目管理系统的要求各不相同。如何利用软件构件技术快速地构造新的项目管理系统成为急需解决的问题。从项目管理系统的框架出发,首先对构件进行了形式化定义,然后基于此定义对项目管理系统组成部分进行了形式化描述,最后利用定义好的连接器,通过顺序、选择和并行三种组装方式组装成项目管理系统。并在此基础上提出了基于构件组装的PMS开发模型。     

基于自动机理论的XML查询重写研究

研究了基于自动机理论的XML查询重写问题,尤其针对局部查询重写技术作了深入研究.通过实例对其有效性进行了合理的分析.     

基于个人微博特征的事件提取研究

个人微博在事件提取上大多都是运用文本进行相似度计算最终达到聚类结果,而没有充分的考虑到微博特征。针对微博标签、URL、时间等特征,提出一种基于微博特征的事件提取算法。该算法针对微博的特征进行TF-IDF的改进,并加入标签相似度,URL相似度,进行综合相似度计算,最后按时间先分段后合并的改进K-means聚类方法得出事件提取结果。实验结果表明,基于微博特征的事件提取算法对微博关键字提取和事件提取的精确度有明显的提高。     

基于GML的GIS互操作研究

GIS互操作研究是当前地理信息系统研究的热点。OGC制定的GML标准给互操作领域带来了新的契机,它是解决多源、多层次、多维地理空间信息互操作的简单而有效的途径。本文首先分析了GIS互操作,接着提出了基于GML的GIS可互操作模型,最后,具体阐述了地理数据的GML表示方法。