汽车牌照上英文和数字的识别

摘要

提出一种基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法.该方法采用两级识别,第一级采用模板匹配识别差别明显的字符,第二级采用BP神经网络识别第一级不能确定的相似字符.针对字符图像质量差的特点,结合和改进现有特征提取方法,提出了适合本算法的特征提取方法,其中粗分类中使用网格密度和改进的笔画密度,细分类中使用图像矩、图像灰度值经PCA处理得到的系数以及结构特征.该方法充分利用了识别器的适用特点和字符图像的特征信息.实验结果表明此算法具有较高的识别率和较快的识别速度.