基于多分类器融合的车牌字符识别

摘要

字符旋转和平移都会降低图像质量，影响识剐准确率。研究了提取字符旋转不变特征的Zernike矩字符识别方法，以及利用扩展模板模拟字符平移的字符识别方法。分析了两种方法的优缺点，并根据具体情况给出了改进方案。在此基础之上，采用以Zernike矩和扩展模板匹配为主，传统模板匹配为辅的多分类器融合算法，实现了车牌字符识别。实验结果表明，该算法简捷有效。