一种基于类Haar特征和支持向量机的车牌字符识别方法

摘要

本发明提出了一种基于类Haar特征向量和支持向量机(SVM)的车牌字符识别新方法，属于模式识别和智能交通领域，涉及字符图像特征提取和字符分类器训练。车牌字符识别方法是车牌识别的核心技术，其中需要解决的两个关键问题是字符特征提取和字符分类器设计。本发明选用适合字符笔画宽度的类Haar特征结构描述字符笔画，提取字符图像块的类Haar特征结构隶属度构成字符识别的特征向量，用以训练泛化性能好的SVM字符分类器。字符的几何结构是识别字符的关键特征，将笔画几何结构转换成统计量值来描述，是本发明的创新所在。所提车牌字符图像识别方法抗干扰性好，用于交通视频中的车牌字符识别，具有实时性好、识别精度高之特点。

主权项

一种基于类Haar特征向量和支持向量机的车牌字符识别方法，该方法包括以下步骤：步骤一，提取合适类Haar特征向量表示车牌图像字符几何结构；步骤二，使用支持向量机(SVM)进行车牌字符分类。