一种基于重建的车牌汉字识别方法

摘要

一种基于重建的车牌汉字识别方法，包括步骤A中得到各个汉字对应的参照样本向量集，步骤B中得到特征系数向量矩阵U，步骤C中对待识别图像向量利用U得到重建图像向量F，步骤D中计算相关性，得到待识别图像对应的汉字。采用本发明所述的基于重建的车牌汉字识别方法，车牌汉字图像特征提取方式简单易行，参数设定少，易于调整；采用重建图像与原始图像的相关性分析技术，分类器结构简单，计算复杂度低。本发明通过主成份特征重建样本的方法来进行汉字字符识别，提供了一种简单、快速、鲁棒性高、识别率高的新型车牌汉字字符识别方法。

主权项

一种基于重建的车牌汉字识别方法，包括如下步骤：步骤A.对每一车牌汉字，获取M张不同的车牌汉字图像，M为正整数；对这些车牌汉字图像进行缩放至统一像素大小Z的灰度图像，求取缩放至统一像素大小的每张图片的图像向量，得到各个汉字对应的参照样本向量集；步骤B.对各个车牌汉字的参照样本向量集求取特征值及特征值对应的图像特征系数向量，利用图像特征系数向量构造特征系数向量矩阵U,每个不同的汉字对应一个不同的特征系数向量矩阵U；步骤C.将待识别汉字图像缩放至与步骤A中车牌汉字图像缩放的统一像素大小Z相同的像素大小，求取其图像向量f, 利用F= U * U_T *f得出重建图像向量F，其中U_T为U的转置矩阵；步骤D.比较F和f相关性I，相关性I最大时使用的特征系数向量矩阵U对应的汉字即为待识别汉字图像所对应的识别结果；所述Z为30*60像素大小；所述步骤B包括如下步骤：B1.利用构造产生矩阵B，为参照样本向量集中第i个样本的图像向量；为参照样本向量集的平均图像向量；B2：求取各个汉字产生矩阵的特征值与特征向量，并且按特征值从大到小排序；B3：对于步骤B2得到的特征值与特征向量，选取前N个特征值对应的特征向量作为特征系数向量；N满足；其中：为产生矩阵B所选出的前N个特征值，下标表示不同的特征值；NN为产生矩阵B的特征值总个数,α为预先设定的选择系数；B4. 利用B3中选出的N个特征向量，构造特征系数向量矩阵；其中为第i个汉字的特征系数向量；为第i个汉字的特征系数向量的个数, U_i为第i个汉字的特征系数向量矩阵。