摘要：以定位、分割后的机动车号牌字符为研究对象. 首先, 对机动车号牌图像进行大小、灰度方差、灰度均值的标准化处理. 其次, 根据机动车号牌字符的特点, 抽取字符3种不同的特征, 构造3个BP神经网络对机动车号牌字符进行识别. 并根据字符在机动车号牌中所处位置的差异, 在每个BP神经网络中构造4种不同的子网络分别进行训练和识别. 最后, 每个BP神经网络的输出通过加权求和的组合方式得到最终识别结果. 在组合各网络输出前, 采用对字符图像求取局部二阶差分值的方法, 将字形相近的字符进行再分类, 从而有效地降低误识率. 通过分析实验结果, 表明本算法在机动车号牌识别应用中达到了理想的识别效果.

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