SVM支持向量机字符识别

2301_76608542 2023-03-20 15:52:25

“『OCR深度实践』OCR学习笔记(3)：传统机器学习方法绪论"文章中最后一个svm识别身份证的代码纠错了还是运行不出来，哪位大佬比较了解这方面能不能麻烦看一下

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goodast 2023-03-20

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goodast 2023-03-20

@goodast

svm支持向量机对手写字符进行分类

支持向量机在车牌字符识别中的应用.pdf SVM的应用文章。

内容：车牌识别完整代码，带界面。并生成有exe文件格式，可直接一键运行（不需要安装软件配置环境）。带程序的使用说明。摘要：随着计算机软件和硬件的快速发展，车牌识别系统发展的也相当迅速。但许多已经投入使用的车牌识别系统只能应用于某一种或者几种特定的环境下，当外界环境发生明显变化时，这些系统的识别成功率就会大幅度降低，这个问题也是很多已经投入生产的车牌识别系统应用范围受限制的主要原因。基于车牌识别系统在应用中遇到的一些问题，本文从与车牌识别有关的理论和算法入手，采用一系列的方法成功实现了车牌图片的获取、车牌字符的定位、车牌字符的分割以及车牌字符的识别等功能。本报告介绍了一种基于支持向量机（SVM）的方法，用于车牌中的字符分类。通过利用OpenCV提供的SVM功能，结合方向梯度直方图（HOG）特征提取技术，实现了对数字、大写字母以及中文字符的有效识别。

OpenCV-SVM支持向量机和ANN人工神经网络用于车牌识别

文档共9页。内容概要：本文详细介绍了基于支持向量机（SVM）的车牌识别技术的研究现状、原理及系统设计。随着车辆数量的增加和技术进步，车牌识别系统面临复杂环境下的准确性和鲁棒性挑战。文中提出了一种结合SVM和HOG特征提取技术的方法，实现车牌图片获取、字符定位、分割及识别。实验结果显示，该系统在车牌定位、字符分割和识别方面表现出色，平均定位准确率达92%，字符分割准确率达95%，字符识别准确率达93%，满足实际应用需求。但仍需改进复杂环境下的定位精度和字符识别准确率。适合人群：从事计算机视觉、图像处理和模式识别领域的研究人员及工程师，特别是关注车牌识别技术的从业者。使用场景及目标：①高速公路自动收费、城市交通监控、停车场管理、机场车辆管理和车辆违章管理等场景；②提高车牌识别系统的准确性和鲁棒性，特别是在复杂环境下；③探索结合深度学习技术（如CNN）进一步优化车牌识别系统性能。阅读建议：本文不仅介绍了SVM在车牌识别中的具体应用，还提供了详细的实验结果和分析。读者应重点关注SVM的工作原理及其在车牌识别中的优势，同时结合实际应用场景思考如何改进现有系统，以应对复杂环境带来的挑战。

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