【摘 要】
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为了提高复杂背景下车牌定位的准确性,在分析各类车牌定位算法的基础上,提出了一种结合纹理特征和视觉词包模型的多信息定位方法.对二值化后的图像中的纵向纹理横向膨胀,生成
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为了提高复杂背景下车牌定位的准确性,在分析各类车牌定位算法的基础上,提出了一种结合纹理特征和视觉词包模型的多信息定位方法.对二值化后的图像中的纵向纹理横向膨胀,生成车牌候选区域,根据车牌的长宽比对车牌进行粗定位.利用视觉词包表示粗定位后的矩形轮廓,使用支持向量机分类确认车牌矩形区域,精确定位出车牌位置.该方法对140张测试样本定位的准确率为96.4%,抗干扰性强。
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