基于改进KPCA算法的车牌字符识别方法

来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2008年第5期

论文作者：吴成东 樊玉泉 张云洲 刘濛

文章页码：629 - 632

关键词：核主元分析(KPCA);字符识别;图像;降维;车牌;

摘    要：针对核主元分析(KPCA)用于提取车牌字符特征不足的情况,提出了一种采用多组均值矢量来代替原始图像矢量进行核矩阵计算的方法,该方法使得核矩阵维数大幅降低,同时有效地保留了字符图像信息.实验结果表明,该方法在不降低识别精度的基础上对输入数据实现了有效的降维,大大缩短了计算时间,有效地满足了车牌实时识别系统技术要求.通过实验对比可知,该方法比目前常用的PCA及FLD算法具有更高的性能指标.