基于最小错误率贝叶斯分类器的车牌数字及字母识别方法

摘要

本发明提供一种基于最小错误率贝叶斯分类器的车牌数字及字母识别方法，该方法为：以粗网格特征作为字符识别的特征，针对34类数字及字母字符，建立各自的字符样本库，根据样本库计算各类字符粗网格特征的均值、协方差矩阵及字符的先验概率，进而得到各类字符的判别函数，完成最小错误率贝叶斯分类器的设计，之后提取待识别字符图像的粗网格特征，利用最小错误率贝叶斯分类器对该字符图像进行第一级分类，如果第一级分类得到的类别属于相近字符的类别，则分5种情况分别提取该字符图像不同位置的局部特征，进行相近字符的第二次分类。本发明中最小错误率贝叶斯分类器所用的判别函数简单且对字符进行二级分类，具有识别速度快、识别准确性高的优点。