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基于不變矩理論，提出一種應(yīng)用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為識(shí)別器的車牌漢字識(shí)別技術(shù)。利用Pseudo-Zernike 矩特征的旋轉(zhuǎn)不變性和良好的抗噪性能，將其作為車牌漢字識(shí)別的特征矢量，結(jié)合Pseudo-Zernike 矩的快速算法和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別器快速學(xué)習(xí)和識(shí)別的性能，可適應(yīng)實(shí)時(shí)環(huán)境下所獲取的車牌漢字灰度圖像的識(shí)別，具有較高的準(zhǔn)確率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法的有效性。
關(guān)鍵詞：車牌識(shí)別；Pseudo-Zernike 不變矩；概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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