影響并導(dǎo)致汽車牌照內(nèi)字符出現(xiàn)缺損、污染、模糊等情況的常見因素有照相機的性能、采集車輛圖像時光照的差異、汽車牌照的清潔度等。為了提高汽車牌照字符識別的準(zhǔn)確率，本節(jié)將把英文、數(shù)字和漢字分開識別。對于英文和數(shù)字的識別，采用基于邊緣的霍斯多夫距離來進(jìn)行。對于漢字的識別，首先對汽車牌照的原始圖像進(jìn)行歸一化、灰度均衡化等相關(guān)預(yù)處理，繼而通過使用小波變換的方法提取漢字字符，之后降維處理汽車牌照中漢字字符的原始特征，最后在最小距離分類器中讀入得到的汽車牌照中漢字字符的最終特征，并利用特征模板進(jìn)行匹配。

模式識別概述
人在觀察事物或現(xiàn)象時，常尋找它與其他事物或現(xiàn)象不同之處，并根據(jù)一定目的把相似、但又細(xì)節(jié)不同的事物或現(xiàn)象組成一類——如字符識別，雖然每個人寫的數(shù)字“8”都不一樣，但都是同一類。

模式識別是AI的一個重要方向，目的在于模擬人的感知能力，也稱“機器感知”、“智能感知”。其發(fā)展于20世紀(jì)40年代電子計算機的出現(xiàn)，21世紀(jì)與深度學(xué)習(xí)融合，近年深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)極大推動了其發(fā)展！包括聲音和語言識別、文字識別、指紋識別、聲納和地震信號分析、圖片分析、化學(xué)模式識別等等。

模式識別的相關(guān)原理一般是作為識別研究的基礎(chǔ)性理論。模式識別的研究體系有許多分支，其中近幾年來得到人們較多關(guān)注的分支是字符識別。因此，在研究字符識別相關(guān)技術(shù)的過程中，模式識別的作用極為重要并且極具指導(dǎo)性，而基礎(chǔ)理論（模式識別領(lǐng)域）的發(fā)展對字符識別的研究又起到了促進(jìn)作用。

1.模式識別流程

隨著計算機技術(shù)研究和應(yīng)用的發(fā)展和不斷深化，模式識別逐步發(fā)展起來。模式就是一種對某種對象（一些敏感的客體）結(jié)構(gòu)或者定量的描述，是一種集合（由具有某些共同特定性質(zhì)的模式構(gòu)成）。狹義講，模式識別就是研究通過計算機自動地（或者人為進(jìn)行少量干預(yù)）將待識別的模式分配到各個模式類中的技術(shù)。而根據(jù)廣義的模式識別的定義，模式構(gòu)成主要標(biāo)本，該標(biāo)本主要是供模仿使用，而模式識別即為對客體所屬的標(biāo)本的鑒定。

模式識別的流程可以分為待識模式、數(shù)字化、預(yù)處理、特征、模式分類幾個步驟。

全局的工作會受到其中每一階段的影響，而這些影響一般都是非常重要的。

2. 模式識別方式

模式識別主要包括兩方面的研究方法：一是生理學(xué)家、心理學(xué)家、生物學(xué)家和神經(jīng)生理學(xué)家的研究內(nèi)容，即生物是如何感知的；二是在給定任務(wù)的條件下進(jìn)行的，己經(jīng)在信息學(xué)專家、數(shù)學(xué)專家和計算機專家的共同努力下取得了巨大的成功，主要內(nèi)容為如何用計算機完成模式識別的方法與理論。目前模式識別主要有4種方法：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別方法、基于句法模式的識別方法、基于統(tǒng)計模式的識別方法和基于模糊模式的識別方法。

(1)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別方法

大量的神經(jīng)元按照一定規(guī)則進(jìn)行組合和連接后便構(gòu)成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，動態(tài)性以及非線性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的兩個主要特征。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的系統(tǒng)所產(chǎn)生的作用不容小覷，主要是因為其具備的功能非常強大，不但能夠進(jìn)行決策以及識別，而且在聯(lián)想、自學(xué)習(xí)、自組織和容錯方面表現(xiàn)不錯。

(2)基于句法模式的識別方法

很多簡單的子模式的組合被描述成為一個模式，這是句法模式識別方法的核心思想，而子模式的組合又可以從這些簡單的子模式分割而得，以此類推，直至獲取基元為止。在模式識別的相關(guān)理論中，這里的基元就是通常所說的最底層的模式。句法模式識別法中最為關(guān)鍵的步驟是對于基元的選取，選出的基元不但要提供一個緊密的描述（準(zhǔn)確反映模式結(jié)構(gòu)的關(guān)系），而且要便于抽取出非句法語法。因此，模式描述語句即為選取出用來描述模式的基元之間的組合關(guān)系以及基元本身。

(3)基于統(tǒng)計模式的識別方法

統(tǒng)計模式識別法是選擇足夠的來自于被研究的模式中的特征來代表它?；诳臻g距離，對于同類模式以及異類模式，采取如下假定：距離較近的為同類模式，距離較遠(yuǎn)的為異類模式。對于特征空間的分割，如果采用某種方法進(jìn)行，那么通過使用該方法后認(rèn)定特征空間的同一個區(qū)域為同類模式，通過檢測它的特征向量位于哪一個區(qū)域而判定待分類的模式屬于哪一類模式。

(4)基于模糊模式的識別方法

模糊模式識別法主要用于模式識別問題的處理。模糊模式識別法能否取得良好的結(jié)果的關(guān)鍵是隸屬度函數(shù)。目前，模糊模式識別法主要分為直接法和間接法：直接法進(jìn)行識別的主要根據(jù)是最大隸屬原則，間接法進(jìn)行歸類的主要根據(jù)為擇近原則。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-645290.html

到了這里，關(guān)于OpenCV實例（八）車牌字符識別技術(shù)（一）模式識別的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！