[发明专利]车牌字符的识别方法

摘要

本发明提供了一种车牌字符的识别方法，主要解决现有技术识别速度慢，实现复杂的问题，其识别过程是：将车牌预处理后的字符单个取出，进行归一化，并进行垂直和水平方向的扫描，记录其水平和垂直特征向量，并分别与已经存储好的标准字符库的特征向量计算相似度；经过相似度大小比对，找出最大相似度的字符库的某一字符，该字符就是待识别字符的第一次识别结果；将第一次识别结果中的部分相近字符分成上下或者左右部分，分别扫描其特征向量，然后与字符的特征向量库做相似度计算，找出最大相似度的字符库的某一字符，作为最终识别的结果。本发明具有识别速度快，识别准确率高的优点，可用于对高速行驶车辆的车牌的实时检测。

主权项

一种车牌字符识别方法，包括如下步骤：(1)选取车牌字符，数字，字母，汉字各一个，并对其分别进行归一化；(2)对归一化后的字符分别进行垂直和水平方向的扫描，记录其扫描黑白跳变次数的序列，即特征值向量VTD和HTD，并将这些特征向量做成标准的特征向量库存储，选择一些容易造成误识别的相近字符建立相近字符集；(3)对待识别的车牌进行二值化和字符分割，并取出的单个字符进行归一化；(4)对归一化后的单个字符分别进行垂直和水平方向的扫描，分别记录垂直特征值向量VTD和水平特征向量HTD；(5)通过以下相似度公式，分别计算字符的垂直特征向量和水平特征向量与特征向量库的垂直相似度和水平相似度； Similarity ( X m , X n ) = Σ j = 1 J x mj x nj Σ j = 1 J x mj 2 Σ j = 1 J x nj 2 式中，Xm和Xn分别为字符m和字符n的特征向量，J为特征向量的维度，xmj表示字符m特征向量的第j个特征值，xnj表示字符n特征向量的第j个特征值，Similarity(Xm，Xn)表示字符m和字符n的相似度；(6)计算每一个字符对应的水平相似度和垂直相似度的加权和，得到一组最终的相似度：Simimn＝αSimiVTD(Xm，Xn)+βSimiHTD(Xm，Xn)式中，SimiVTD(Xm，Xn)为垂直方向的相似度，SimiHTD(Xm，Xn)为水平方向的相似度，α和β分别为VTD和HTD所占权重，在应用中选取α为0.4，β为0.6，Simimn为水平相似度和垂直相似度的加权和；(7)对得到的相似度进行大小比对，找出最大相似度，并取出最大相似度所对应的字符结果；(8)将取出最大相似度所对应的字符结果与容易造成误识别的相近字符集进行对比，如果字符结果不在相近字符集中，则识别结束，如果字符结果在相近字符集中，则进行步骤9的二次识别；(9)将字符分为上下或者左右两部分扫描其特征向量，取分成的两部分作为部分特征向量，重新计算相似度，对得到的相似度进行大小比对，找出最大相似度，并取出最大相似度所对应的字符结果，得到识别结果。