基于神经网络的车牌照字符识别

夏寒

文章摘要：本文介绍了字符识别的各种方法，重点讨论了用神经网络方法对车牌照字符的识别，用MATLAB完成了对车牌照数字识别的模拟，最后给出实验结果。

关键词：BP神经网络 模式识别 MATLAB

引言

字符识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为字符识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而字符识别的研究仍具有理论和实践意义。这里讨论的是用神经网络识别数字的问题.

人工神经网络模式识别方法是近些年提出的新方法，为字符识别研究提供了一种新手段，它具有一些传统技术所没有的优点：良好的容错能力、分类能力强、并行处理能力和自学习能力。因而，采用神经网络识别方式是一种很好的选择。

一、模式识别方法的比较

针对模式特征的不同选择及其判别决策方法的不同，可将模式识别方法大致分为5大类。这5种识别方法均可实现字符识别，但它们特点不同，必须根据条件进行选择。 1． 统计模式法：对已知类别的模式样本进行各种特征的提取和分析，选取对分类有利的特征，并对其统计均值等按已知类别分别进行学习，按贝叶斯最小误差准则，根据以上统计特征设计出一个分类误差最小的决策超平面，识别过程就是对未知模式进行相同的特征提取和分类，通过决策平面方程决定该特征相应的模式所属的类别。此方法比较成熟，能考虑干扰、噪声等的影响，识别模式基元能力强。但对结构复杂的模式抽取特征困难；不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质；难以从整体角度考虑识别问题。

2． 句法结构方法：分为训练过程和识别过程：训练过程就是用已知结构信息的模式作为训练样本，先识别出基元和它们之间的连接关系，并用字母符号表示它们，然后用构造句子的方法来描述生成这些场景的过程，并由此推断出生成该场景的一种文法规则；识别过程就是对未知结构的模式进行基元识别及其相互关系分析，然后用训练过程中获得的文法对其作句法分析，如果它能被已知结构信息的文法分析出来，则该模式具有与该文法相同的结构，否则就可判定不是这种结构。此方法识别方便，可从简单的基元开始，由简至繁；能反映模式的结构特征，能描述模式的性质，对图像畸变的抗干扰能力较强，但当存在干扰及噪声时，抽取基元困难，且易失误。

3． 逻辑特征法：就是其特征的选择对一类模式识别问题来说是独一无二的，即在一类问题中只有1个模式具有某1种（或某1组合的）逻辑特征，此方法建立了关于知识表示及组织，目标搜索及匹配的完整体系；对需通过众多规则的推理达到识别目标的问题，有很好的效果，但当样品有缺损，背景不清晰，规则不明确甚至有歧义时，效果不好。

4． 模糊模式方法：就是在模式识别过程中引入了模糊集的概念，由于隶属度函数作为样品与模板相似程度的量度，故能反映整体的、主要的特性，模糊模式有相当程度的抗干扰与畸变，从而允许样品有相当程度的干扰与畸变，但准确合理的隶属度函数往往难以建立。目前有学者在研究，并将其引入神经网络方法形成模糊神经网络识别系统。

5． 神经网络方法：就是使用人工神经网络方法实现模式识别。可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损、畸变，神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中，目前能识别的模式类还不够多，神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变，其运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。