计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (30): 213-216.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.30.065
李孟歆1,2,吴成东1,夏兴华2
LI Meng-xin1,2,WU Cheng-dong1,XIA Xing-hua2
摘要: 提出了一种基于分级RBF神经网络的车牌字符识别方法,采用两级RBF神经网络结构,由一级网络识别后,根据识别结果和置信度,建立识别分布图,进行二级网络设计,确定了12个二级子网。RBF网络中自动确定隐层神经元数,无需实验调整。用大量样本对系统进行测试,车牌整体识别率达到了85.4%,通过对比性研究,验证了该方法的有效性和先进性。