数事致来与度用
应用研究
基于最小二乘支持向量机车牌字符特征识别
刘永平郭小波
(河南工程学院计算机学院河南郑州451191)
摘要：机车牌识别技术(LPR)作为一种技术,是一种主要通过计算机对车牌字持进行识别,将图像识别技术与计算机视竞以及模式识别技术相互融合的广泛运用在交通领域的技术。本文主要对最小二束支持向量机车牌宇持特征识别的技术进行简要分新一种新的有效的机器学习算法即是最小二来支持向量机。这样的方法是站在车牌图像预处理的基础之上的，对车牌字符的奇异值特征进行提取分制,并且对主要特征进行压缩保留。
关键词：最小二束支持向量机车牌字符特征识别奇异值
中国分类号：TP391.41
文献标识码：A
机车牌识别技术对于交通管理的智能化发展的极大推动。车牌识别的研究主要的依照就是车牌图像的定位与字符分割、预处理、特征的提取以及特征的分类的这些步骤来进行的，车牌识别率和识别速度的关键环节是特征提取和分类识别。本文主要研究点就在于对于车牌图像对于识别能力提高的期单上，这也使其最重要的责献特征值。这样的识别能力能够对分类能力的分类器进行良好的识别区分，对于识别的精度和识别正确率的提高有着很重要的意义。 1车牌研究步解析
1.1车牌图像的预处理
实现车牌识别的基础就是车牌的图像预处理的基础，车牌图像在光照不同的条件之下处理受过污染的车牌图像和不同成像设备采集的车牌图像，对手需要提取识别的字符部分进行提取，将其余影响识别的部分进行相应的处理。
要对图像处理效果增强的主要方法是将基小波变换和中值滤波图像进行有效变化，对图像噪声进行有效降低，进行直方图均衡化。在图像处理领域中具有独特优劳的是小波变换，小波变换不仅能够有效分解图像的低频部分，而且能够分解图像的高频部分，因此增强了图像处理方面的较强适应性，对于图像处理更加适合，这样方式如图1。
中值滤波的主要作用是对于原来边界的保持，不仅对图像边缘进行有效的保护而且能够能够有效地降低噪声，中值滤波的对于脉冲噪的效果十分明显，去除孤立点相对而言比较容易，对于二噪声点能够很好的去除，如图2。
所请的直方图均律化就是一种算法，是一种自动调节图像对比度质量的算法，这样的算法可以有效地增加图像对比度，如图3。
黑AT0697 图1小波变换增强的结采
982
陕EM386
图2中值滤波增强效果
图3直方图均衡化增强的结果
收稿日期：201506-08
文章编号：1007-9416(2015)07-0119-02
在我们对相对来讲比较复杂的图像定位车牌区域并提取车牌，二值化处理后的车牌再进行分割之后获得车牌字符图像，对车牌进行定位的时候，基本上先通过粗定位，将部分车牌后选区城先获取到，这其中包含一些“伪车牌区城”，接下来就是对一些参数进行集中参考，这其中包括车牌的长宽比、垂直投影和车牌的面积，并且通过这三个参数来对车牌区城进行确定，这样一来就能够对单一参数的使用所进行过程中的偏差进行有效的避免。加权综合车牌的长宽比、乘垂直投影特征以及面积，进一步确认真实车牌区城具有很重要的意义，对于后续算法基本上都是处于灰度图像，灰度化图像的方法是二值化方法，
对于Laplace算子增强图像边缘以及Sobel算子提取车牌图像应该站在车牌区城定位的基础之上，对于验证字符的完整性是极其有利的，这样使于获得质量较高的车牌图像，如图4.以车牌学符的大小经验数据为依据，分割车牌字符，一般情况下分割的结果如图5。
从上图中可看出来预处理之后的影响，如图像增强、噪声去除、背景遮拦的去除。这对于图像维度的降低，对于清楚明白的获得车牌字符图像有着很有效的结果。
1.2提取相应地奇异值代数特征
图像本质的数值特征是图像的奇异值特征，这对于图像代数特征的描述有着很强的作用，主要运用在模式识别中。在应有的程度之上，拥有着不变的几何和代数，其次还有不变的图像灰度值旋转、平移、比例变化和伸缩性，这一系列的不变化性都会因为光照以及噪声的变化面对图像灰度变化产生很强的适应性，对于车牌图像的代数特征进行很好的描述。
奇异值的分解定理即得以下假设AER，必然会存在的正交
EAA900
黑A10697
%.车牌定位与分制结果
A·T0697
黑A·T0697
b.边缘检测和摄取结果黑A·E0697 c.Lapiace靠子边缘增蛋效果
图4车牌图像处理结果
"基金项目：河南省科技政关计划项目：基于SVM的车牌识别系统的设计与实现编号：122102310441。
作者简介：郭小液(1980一),男汉族,河南新安人,硕士，讲师，主要研究方向：云计算技术、模式识别;刘永平(1977一),女,汉族,河南镇平人,硕
士，讲师，主要研究方向：图像处理、工业控制。
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万方数据