车牌识别（LPR）：以马来西亚为例的综述与实验研究
计算机视觉与模式识别
2014-01-23 v1
摘要
大多数车辆车牌识别使用神经网络技术来增强其计算能力。车辆车牌图像被捕获并处理，以生成文本输出供进一步处理。本文综述了在不同阶段应用的图像处理与神经网络技术，这些阶段包括预处理、滤波、特征提取、分割和识别，旨在去除图像噪声、提升图像质量，并通过将图像中的字符转换为相应文本以加速计算过程。文中使用MATLAB进行了一项示例实验，展示了图像处理的基本流程，特别是针对马来西亚车牌案例的研究。一种算法被适配到停车管理系统的解决方案中。该解决方案随后作为算法概念验证被实现。
引用
@article{arxiv.1401.5559,
title = {License Plate Recognition (LPR): A Review with Experiments for Malaysia Case Study},
author = {Nuzulha Khilwani Ibrahim and Emaliana Kasmuri and Norazira A Jalil and Mohd Adili Norasikin and Sazilah Salam and Mohamad Riduwan Md Nawawi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.5559},
year = {2014}
}