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為了解決識別率和識別速度同時提高的難點，將支持向量機（SVM）算法應(yīng)用于車牌
字符識別。通過與無字符特征提取的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比較，在小樣本的情況下，該方法的識別率遠優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可很好地解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中收斂速度慢、易陷入局部極小的問題。實驗結(jié)果表明：在訓(xùn)練樣本較少且無字符特征提取的情況下，此系統(tǒng)具有較高的識別率和識別速度，并具有很好的分類推廣能力。
字符識別。通過與無字符特征提取的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比較，在小樣本的情況下，該方法的識別率遠優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可很好地解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中收斂速度慢、易陷入局部極小的問題。實驗結(jié)果表明：在訓(xùn)練樣本較少且無字符特征提取的情況下，此系統(tǒng)具有較高的識別率和識別速度，并具有很好的分類推廣能力。
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