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人工神經網絡技術,計算機及相關技術發達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別,BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網絡,每一個字符模板對應著個BAM矩陣,通過與車牌上的字符比較,識別出正確的車牌號碼。
幾乎每家都宣稱擁有高辨識率,但為了避免事后因為雙方對產品認知有差異,而將運作不良的責任互相推托,用戶在采購車牌辨識系統時,不妨要求實地測試,而且測試時間好超過兩個禮拜,比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為多變的環境,兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形,大約掌握了八成,如果只是測一天、甚至幾個小時,是無法了解的。
圖片初級處理——灰度化、二值化大家都知道,灰色是介于白色和黑色之間的顏色,而且這個灰色深淺不一樣,所以白色和黑色之間的灰色就有很多。這顏色一多,計算機就眼花繚亂了。所以呢,干脆把圖片二值化。啥叫二值化呢?就是讓圖片只有黑色和白色,就是只有兩個顏色值,顧名思義把圖片搞成黑白二色的過程就是二值化。再形象的比喻一下,就是熊貓化!在計算機RGB顏色空間內,白色就是255,黑色就是0,其他顏色就是在這0-255之間了。