基于压缩感知特征提取的牌照识别
计算机视觉与模式识别
2019-02-15 v1 多媒体
信号处理
摘要
牌照识别是许多自动交通控制系统的关键组成部分，其实现了在诸多应用中的车辆自动识别。此类系统必须能在各种条件下（包括低光照、雨、雪等）从图像识别车辆。为降低此类设备所需硬件的复杂度与成本，算法应尽可能高效。本文提出一种牌照识别系统，采用基于压缩感知技术的降维与特征提取新方法。降维将以更少训练数据实现精确分类，同时需求更少计算力。基于所提取特征，字符识别与分类由支持向量机分类器完成。
引用
@article{arxiv.1902.05386,
title = {License Plate Recognition with Compressive Sensing Based Feature Extraction},
author = {Andrej Jokic and Nikola Vukovic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.05386},
year = {2019}
}
备注
Student paper submitted to The 8th Mediterranean Conference on Embedded Computing - MECO'2019