基于神经网络的车牌照字符识别 　

"基于神经网络的车牌照字符识别" 本文主要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，并使用 MATLAB 完成了对车牌照数字识别的模拟，最后给出了实验结果。 一、字符识别的方法分类 字符识别是模式识别领域的一项传统的课题，它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。根据模式特征的不同选择及其判别决策方法的不同，可以将模式识别方法大致分为五大类：统计模式法、句法结构方法、逻辑特征法、模糊模式方法和神经网络方法。 二、神经网络字符识别系统 神经网络的字符识别系统是神经网络模式识别系统的一种，原理是一致的。一般神经网络字符识别系统由预处理、特征提取和神经网络分类器组成。预处理就是将原始数据中的无用信息删除，平滑，二值化和进行幅度归一化等。神经网络字符识别系统中的特征提取部分不一定存在，这样就分为两大类：有特征提取部分的和无特征提取部分的。 三、BP 神经网络在字符识别中的应用 BP 神经网络是一种常用的神经网络结构，它可以用来实现字符识别。BP 神经网络的优点是良好的容错能力、分类能力强、并行处理能力和自学习能力。使用 BP 神经网络可以识别数字字符，并可以实现对车牌照数字识别的模拟。 四、MATLAB 在字符识别中的应用 MATLAB 是一个强大的计算工具，可以用来实现字符识别。使用 MATLAB 可以实现对车牌照数字识别的模拟，并可以进行实验结果的分析。 五、实验结果 通过使用 BP 神经网络和 MATLAB，实验结果表明，神经网络方法可以很好地识别车牌照数字字符，并且可以实现对车牌照数字识别的模拟。 六、结论 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，并使用 MATLAB 完成了对车牌照数字识别的模拟，最后给出了实验结果。神经网络方法是一种很好的选择，可以实现对车牌照数字字符的识别，并且可以实现对车牌照数字识别的模拟。