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基于复杂背景的车牌字符快速识别方法被引量：1: 2009年; 复杂背景下车辆牌照的快速识别主要包括字符的定位、提取与识别。本文针对在复杂背景下如何快速定位并提取字符、如何提高字符识别率的问题,阐述了在复杂背景车牌字符识别系统中,Niblack(二值化)与SVM相结合的方法和卷积神经网络的具体应用。试验结果表明,在对复杂背景图片中的车牌与集装箱箱体字符进行识别时,该系统准确率分别到达92%与89%,单次所需时间为1秒(CPU1.66GHZ)。本文方法直接对字符定位,克服了传统方法只能针对车牌字符进行识别的局限性,优于其他识别方法。; 王练术辛永红冶建科; 关键词：二值化支持向量机卷积神经网络

基于开源计算机视觉库OPENCV在VC中的应用被引量：1: 2008年; 讨论了OpenCV(Open Source ComputerVision Library)相对于现有的计算机视觉软件包所具有的优势,描述了OpenCV的特点、环境配置和数据定义及表示方法,OpenCV成为一种源码开放、包含丰富的高级数学计算函数、图像处理函数和计算机视觉函数、不断更新和平台无关性的计算机视觉软件包.给一个实例说明它的部分特性.; 余静余光亮辛永红付亮亮; 关键词：计算机视觉 OPENCV 图像处理

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辛永红