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针对车牌图像的车牌号识别算法研究与实现开题报告

 2021-12-30 09:12  

全文总字数:1781字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

“互联网 ”的时代已经到来,以模式识别为应用先锋的人工智能理论,与信息论、控制论、计算机理论和系统论相互渗透、相互结合而成的一门新兴综合性科学——信息科学,正在以它越来越强大的生命力影响着我们生活的方方面面,使我们的生活愈发方便、快捷、高效。

作为信息科学的一支——人工智能的重要组成部分,模式识别在今天有着非常广阔的应用前景。

例如语音识别,可以简单地实现人机互动;例如光学字符识别(optical character recognition,简称orc),可以便捷地实现图片信息与数字信息的转换。

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2. 研究的基本内容

1、影像预处理

主要包含二值化、图像降噪、倾斜校正、文字特征抽取、对比数据库等。

2、对比识别

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

本课题的实行方案:前期,结合国内外文献对相关原理进行学习;中期,根据可能出现的各种情况设计适合的流程和算法;后期,在实践的基础上对中期得出的理论进行不断的完善,进行相关的性能对比和分析,为进一步探讨实用性打下基础。进度安排:2017年1月1日—2017年1月14日:搜集资料,完成开题。2017年1月15日—寒假结束:相关资料的进一步研究,包括涉及的技术学习、研究的思路等。2017年下半学期开学—2017年4月30日:完成相关理论和算法并撰写论文初搞。2017年5月1日—论文答辩:完成论文的最终定稿。

预期效果:

设计多种适合不同情况的算法,基本上能够应对各种情况下车牌号的识别,并具有良好的扩展性,易于修改并能够在其他图像识别中发挥作用。

4. 参考文献

1、赵珊, 裴亮, 刘翠,等. 基于matlab图像处理的汽车牌照识别研究[j]. 测绘工程, 2014, 23(1):70-72.

2、刚亚州, 黄元元, 戴群. 一种快速名片字符识别算法[j]. 计算机应用研究, 2014, 31(9):2859-2863.

3、mohammad f, anarase j, shingote m, et al. optical character recognition implementation using pattern matching[j]. international journal of computer science information technolo, 2014.

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