[发明专利]一种基于隐马尔可夫模型的车牌识别方法

摘要

一种基于隐马尔可夫模型的车牌识别方法，包括如下步骤：步骤一、车牌定位；步骤二、字符分割：对图片进行二值化处理，根据中国车牌的字符的高宽比来确定字符的位置；步骤三、字符识别，处理中文字符时，对该集合中的每一个中文字符应用分解规则以生成包括作为节点的偏旁的渐进拆分图，使用最大似然和最小描述长度来公式化找出表示中文字符集的最优偏旁集的优化问题，解该优化问题以得到最优偏旁集，以及在基于隐马尔可夫模型的字符识别算法中使用该最优偏旁集；处理英文和数字字符时，通过对字符四个侧面扫描提取字符骨骼累积特征，包括笔画斜率累积特征，拐点幅度累积特征，轮廓深度累积特征。本发明智能化程度较高、有效提升汉字识别准确率。

主权项

一种基于隐马尔可夫模型的车牌识别方法，其特征在于：所述车牌识别方法包括如下步骤：步骤一、车牌定位：对监控设备的视频数据进行解码，并分离数据帧，形成每帧视频的图像数据；先将图像进行灰度化处理，根据亮度方程将图像转换为灰度图，通过对预处理后的图像投影处理，分别统计图像在水平、垂直方向上边缘点的数目；在垂直和水平两方向上扫描，记录满足预设阈值的位置，通过比对即得到车牌的区域；步骤二、字符分割：对图片进行二值化处理，根据中国车牌的字符的高宽比来确定字符的位置；步骤三、字符识别，包括以下过程：3.1)处理中文字符时，对该集合中的每一个中文字符应用分解规则以生成包括作为节点的偏旁的渐进拆分图，使用最大似然和最小描述长度来公式化找出表示中文字符集的最优偏旁集的优化问题，解该优化问题以得到最优偏旁集，以及在基于隐马尔可夫模型的字符识别算法中使用该最优偏旁集；3.2)处理英文和数字字符时，通过对字符四个侧面扫描提取字符骨骼累积特征，包括笔画斜率累积特征，拐点幅度累积特征，轮廓深度累积特征。