摘要：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.

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