基于粗糙集的车牌字符特征提取方法探讨

本文介绍了一种基于粗糙集理论的优化车牌字符识别的方法。粗糙集理论是一种继神经元网络和模糊数学之后的新的处理含糊和不确定性知识的数学工具;粗糙集方法是一种具有发展潜力的智能信息处理方法。本文主要思想就是在汉字的网格特征提取过程中保持分类能力不变的前提下,通过知识约简提出了一种车牌字符网格特征选择的改进算法;它不仅找出了对识别最有效的网格特征集,而且可以大大降低图像特征空间的维数,减少工作量和无用特征干涉,从而提高了分类识别率。