数据融合技术在车牌字符识别中的应用研究

摘要: 在车牌字符识别中,针对单一识别方法识别率不高的问题,提出了应用数据融合技术,将不同的识别方法有机地结合起来构成融合型识别系统,有效地、综合地提高整个系统的识别性能。数据层选择了加权平均算法,特征层选择了人工神经网络算法,决策层采用了模糊推理算法实现对车牌字符的最终识别。应用MATLAB 进行了仿真,并与单独使用BP 神经网络算法的识别率进行了比较,结果证明采用数据融合技术系统的识别率得到了较大提高,达到90%以上。 车牌识别系统是图像模式识别领域的一个经典研究课题。对车牌识别技术的研究不但会极大促进数字图像处理、计算机视觉、模式识别与人工智能等相关领域理论与实践的发展,而且其在公