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在車牌字符識別中，針對單一識別方法識別率不高的問題，提出了應用數據融合技術，將不同的識別方法有機地結合起來構成融合型識別系統，有效地、綜合地提高整個系統的識別性能。數據層選擇了加權平均算法，特征層選擇了人工神經網絡算法，決策層采用了模糊推理算法實現對車牌字符的最終識別。應用MATLAB進行了仿真，并與單獨使用BP神經網絡算法的識別率進行了比較，結果證明采用數據融合技術系統的識別率得到了較大提高，達到90%以上。
- Abstract:
- ?According to the recognition rate of single recognition method is inefficiency in license recognition system，a new confluent license recognition method with data fusion technology was proposed to enhance the recognition rate effectively. In this method the weighted average algorithm，artificial neural network algorithm and fuzzy reasoning algorithm were used in data layer，feature layer and decision layer individually. At last，the system was compared with the BP neural network algorithm by MATLAB. The results show that the recognition rate has been greatly enhanced after adopting data fusion technology，and the recognition rate almost can reach to 90%.
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