基于特征显著性的多特征融合车牌定位算法
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作者:
作者单位:

1. 山东大学
2. 山东大学控制科学与工程学院

作者简介:

陈振学

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金;教育部博士点专项基金;中国博士后科学基金面上资助;中国博士后科学基金特别资助


Multi-features fusion license plates locating algorithm based on feature
salience
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    摘要:

    在分析已有车牌定位技术以及目标检测共有特性的基础上, 提出了基于视觉显著性的特征选择方法. 算法
    依据先验样本的统计学习, 利用导致最小错误概率判决方法, 得到目标的特征显著性分析. 在车牌定位过程中, 根据
    得到的特征显著性序列, 依次赋予特征不同的权值, 然后采用融合的方式得到所需要的车牌区域. 实验结果表明, 该
    算法提高了使用单一特征进行车牌定位的准确率.

    Abstract:

    Based on the analysis of license plates technique and the commonness of target detection, the feature selection
    method based on vision salience is proposed. According to prior-sample training and minimum probability of error, feature
    salience is obtained. In real license plate location, the more salient features are given the larger weights. Then, the system
    fuses the multi-features to locate license plates. Experimental results show that the proposed method has better identify rate
    than single feature.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈振学, 常发亮, 刘成云.基于特征显著性的多特征融合车牌定位算法[J].控制与决策,2010,25(12):1909-1912

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  • 收稿日期:2010-05-10
  • 最后修改日期:2010-08-02
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2010-12-20
  • 出版日期:
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