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卷积神经网络的研究及其在车牌识别系统中的应用
中文名称: 卷积神经网络的研究及其在车牌识别系统中的应用
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论文编号: 3444565收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Study of Convolutional Neural Network and Its Applications in License Plate Recognition
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 信号与信息处理
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 人工神经网络 卷积神经网络 形状识别 车牌识别 神经网络 字符分割 车牌识别系统
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:人工神经网络是一种模拟人脑功能并具有广泛应用前景的网络,卷积神经网络是其中一种,它具有权值简单、全局优化、适应性强、理论完备、泛化性能好等优点,神经网络及其特例卷积神经网络是目前机器学习领域的研究热点。随着通信、信息和电子技术及计算机网络技术的发展,车牌识别系统及其应用正受到越来越多国家的重视。 本文在研究卷积神经网络的基础上将其应用到车牌识别中,主要进行的工作如下: ⒈整理总结了国内外学术界关于神经网络方面的研究成果,介绍神经网络的基本概念和基本原理; ⒉卷积神经网络作为神经网络中的一种特殊网络,本文在国内外学术界对其研究成果的基础上,详细阐述了卷积神经网络的基本原理,分析其基本结构和网络参数; ⒊在对卷积神经网络分析研究的基础上,先将卷积神经网络应用于形状识别任务中,证明网络高效的识别能力,再将改进后的卷积神经网络应用于车牌识别问题中:先利用牌照区域灰度变化迅速的特点定位车牌,然后采用修正投影方法分割车牌字符,在最后识别阶段采用卷积神经网络进行字符识别,并与其他传统学习方法进行了对比取得了较为满意的结果。
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