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翻译样例: 基于特征投影和交叉覆盖神经网络的车牌识别
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根据《中华人民共和国公共行业标准GA36—69》,对每个车牌汉字的字体特征都做了明确的规定和说明。据此可以得出其字体特征。这些汉字笔画数不同,即汉字繁简不同。笔画的分布也不同,有些呈上下分布,有些呈左右分布。可以利用汉字的这些结构和笔画的统计特征来识别汉字。但其中也有一部分汉字结构特征不明显,只利用这些结构特征还不能准确识别车牌汉字。因此可利用它对汉字进行大体的分类,然后再利用神经网络进行准确识别。

神经网络结构复杂,运算量大,不容易收敛,但它具有分类准确的优点,所以在字符识别中仍然被广泛应用。而其中的交叉覆盖神经网络具有结构相对简单,可以对高维数据快速运算,耗时少的特点。故采用它对大致分类后的汉字进行准确的识别。

基于投影和交叉覆盖神经网络的方法进行字符的识别,就是结合了汉字字体特征投影和交叉覆盖神经网络准确识别的各自优点而提出的。首先利用字符投影,对车牌汉字进行粗略的分类,这样就可以有效降低神经网络的结构,使计算量大大降低。这样可以适当增加车牌汉字的特征维数,提高了神经网络分类的准确性。

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