【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第10期 161-164页,共5页

【作 者】： 刘雄飞 ; 朱盛春

【摘 要】 在车牌图像字符识别问题的研究中，针对大部分单个特征提取方法在车牌字符识别上的局限性，提出一种车牌字符多特征提取与BP神经网络识别的算法。对车牌字符图像进行预处理后，提取字母和数字字符直线特征，字符笔画点特征，环数特征以及环面积特征，作为字母与数字字符的四类特征。因汉字结构复杂与笔画多，采用13点来提取汉字特征，提取的特征输入到网络进行学习和识别。针对BP神经网络算法的不足，采用附加动量法和自适应学习速率对其改进。MATLAB仿真结果表明改进算法能够有效的提高车牌字符的识别率，识别率达到了98．5％。