【摘 要】
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针对光照环境复杂多变及各地车牌颜色特征不同的情况,提出了一种结合模糊逻辑与学习方法的车牌颜色识别算法。在HSV颜色空间中进行车牌颜色特征提取,并根据反色信息将车牌颜
【机 构】
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四川大学计算机学院,图形图像研究所; 中原工学院计算机系;
【基金项目】
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四川省科技攻关资助项目(07GG006-009);科技部中小企业技术创新基金资助项目(03C26225100257);公安部重点技术创新计划资助项目(01XM013)
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针对光照环境复杂多变及各地车牌颜色特征不同的情况,提出了一种结合模糊逻辑与学习方法的车牌颜色识别算法。在HSV颜色空间中进行车牌颜色特征提取,并根据反色信息将车牌颜色识别由一个四分类问题转换为两个二分类问题。对HSV颜色空间三个分量的模糊映射进行加权融合,建立基于隶属度的分类函数,相关参数通过学习算法获得。在一个基于DSP的嵌入式车牌识别平台上进行了与其他传统分类方法的对比实验,结果表明本文算法在两个测试集上都取得了更好的识别效果。
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