KNN分类算法在停车场车牌识别系统中的应用

摘要

车牌识别(ALPR)的准确度易受对比度、光照、运动图像等多种因素影响.车牌识别包括预处理、车牌定位、字符分割和识别多个步骤,文章针对分割字符的识别等理论研究成果在实际应用中存在的问题,提出将KNN(K-nearest neighbor)分类算法应用在字符识别中,通过将向量化字符提取特征向量的方法,降低了识别特征的维度和复杂度,在保证检索效率和准确性的同时易于代码实现.将此方法应用在实际停车场管理系统开发中,实验结果表明在车牌定位和车牌识别方面具有较高的可靠性和准确率,提高了车牌识别系统的稳定性和实用性.