基于高斯混合模型的车辆字符识别算法
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TP391.41

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A License Plate Recognition Based on Gaussian Mixture Models
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    摘要:

    在基于统计方法的车牌字符识别算法中,为了更有效地描述车牌字符特征的类条件概率密度,提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的识别方法.首先采用Gabor变换来提取车牌字符的特征参数,然后通过GMM来逼近字符特征的类条件概率密度分布,最后根据得到的类条件概率密度分布函数构造贝叶斯分类器.其中,GMM的参数估计采用EM算法.实验表明,这种方法具有良好的字符识别效果、较强的鲁棒性以及较大的应用价值.

    Abstract:

    To improve the performance of the statistical approach to license plate recognition(LPR),an algorithm based on Gaussian mixture models(GMM) is proposed in this paper.First,the features of plate character are detected by using Gabor filter.Then the class conditional probability density is described with GMM.Then a Bayesian classifier is constructed according to the class conditional probability density.The GMM parameters can be estimated by expectation maximum(EM) algorithm.Using the algorithm,a high recognition rate can be achieved.Experimental results demonstrate the algorithm is feasible,robust and applicable.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

杨晓敏,何小海,吴炜,薛磊,陈默.基于高斯混合模型的车辆字符识别算法[J].光电子激光,2007,(4):487~490

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  • 最后修改日期:2006-06-19
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