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文件名称：用于车牌字符识别的SVM算法
文件大小：131KB
文件格式：PDF
更新时间：2012-09-29 05:34:31
支持矢量机(SVM)；车牌字符识别；最优分类面；核函数
支持向量机(SVM)是2O世纪9O年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法，此方法能够在训练样
本很： 的情况下达到很好的分类推广能力。本文应用SVM 算法时车牌中的汉字字符进行识别，无字符特征提取提高了识别
速度，并且可得到较高的识别率。实验讨论了SVM 算法用于字符识别时，不同的核函数时识别率的影响。实验结果表明，
用SVM 算法进行车牌字符识别具有较高的识别率。
网友评论
- 不错，资料很好，值得学习
- 都是文字理论的东西，但值得研究
- 谢谢分享，学学理论
- 如果OPCNCV比较高级的，代码要注释CV.LIB才可以跑，这个库早就被淘汰了
- 写的是理论方面的东西，也不错
- 理论，没代码，svm的那个东西，最后还是看代码比较好
- 有助于了解svm的应用
- 写的是理论方面的东西，不错
- 写的是理论方面的东西，也不错
- 资料有些老
- 没有算法，但有些对车牌字符分类、识别的思想还是蛮好的。
- 比较早的文章了。也许从当时的角度看还可以，从现在看来，文章中间都是教科书内容了，没有什么自己的东西，算是简述了SVM在车牌字符识别中的流程了，对初学者还算比较有用。