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為你介紹SVM的車牌識別算法

來源：www.hzcttvf.cn         發(fā)布時間：2018-09-21

  昆明車牌識別系統(tǒng)廠家介紹，SVM的基本原理支持向量機(jī)，屬于等在90年代發(fā)布的新方案，其屬于以統(tǒng)計學(xué)方面的VC維理論以及特殊的結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則作為核心，存在相對理想，有著相對理想的泛化表現(xiàn)，可以相對高效的處理小樣本以及過擬合等難題。SVM的核心思路為：特殊的給定樣本屬于完全、近似線性可分的情形之中，為了探尋符合實際分類操作需求的特殊分割平面，同時確保其中的樣本點(diǎn)和分割平面的實際距離需要保持良好的狀態(tài)。

  核函數(shù)的選擇，當(dāng)下多用的核函數(shù)是，所以本論文中也用核函數(shù)，主要是考慮到以下幾個因素

  （1）核函數(shù)能夠完成非線性映射。

  （2）所要的培訓(xùn)的參考數(shù)據(jù)比較少，在運(yùn)用分類設(shè)備時簡便。多項式的此類函數(shù)所對應(yīng)的參考數(shù)據(jù)比核函數(shù)多，所以對分類設(shè)備的工作提出了更高的要求。核函數(shù)和分類設(shè)備的工作效果之間有較為密切的關(guān)系，不過等人在其研究中發(fā)現(xiàn)，其不同和工作的效果沒有太大的關(guān)聯(lián)，而起到重要作用的是因子C和其對應(yīng)的參數(shù)廠。


  核參數(shù)的選擇。就分類設(shè)備而言，需要明確兩個參考數(shù)據(jù)，即因子C和核函數(shù)的參數(shù)。當(dāng)下一般有兩類的參考數(shù)據(jù)選定方式，其一是智能運(yùn)算，另外一種建立在網(wǎng)格查找的基礎(chǔ)上。第一種方法是結(jié)合遺傳算法、粒子群算法等進(jìn)行參考數(shù)據(jù)的查找。此類方法可以在較短的時間內(nèi)完成相關(guān)數(shù)據(jù)的查找，不足是在實際的操作中，有可能被部分最小的數(shù)值干擾，而無法完成既定的查找目標(biāo)。而建立在網(wǎng)格查找的方式是把和，分別取個和個值，對個、搭配，然后對應(yīng)的培訓(xùn)分類設(shè)備，接著預(yù)測其辨認(rèn)率，在所有的可能搭配中，選定辨認(rèn)率最高的一組，這一方法的實質(zhì)就是列舉所有的可能。

  核函數(shù)，映射函數(shù)和有關(guān)的特征空間維持配套的對應(yīng)狀態(tài)，判斷對應(yīng)的核函數(shù)K（x，y），則能夠獲得對應(yīng)的映射函數(shù)以及特征空間F的具體線索。而針對有關(guān)的線性不可分的設(shè)計而言，實際的操作模式屬于以特殊的非線性映射，而將有關(guān)的輸入向量轉(zhuǎn)入到特殊的高維空間，隨后在其中實現(xiàn)特殊的最優(yōu)分界面，針對其開展對應(yīng)的線性分類操作。國內(nèi)的車牌方案屬于：，X1屬于各個區(qū)域的簡稱，31個屬于對應(yīng)的省級區(qū)域的簡稱，而X2則屬于市級區(qū)域代號的英文字母，屬于對應(yīng)的字母以及數(shù)字，而港澳等地區(qū)存在特殊標(biāo)識。X2和X3或許存在對應(yīng)的小圓點(diǎn)。參照車牌的具體特征，能夠設(shè)計4類分類器而實現(xiàn)配套的識別操作。有關(guān)的漢字分類器而實現(xiàn)對應(yīng)的漢字識別操作；同時以有關(guān)的數(shù)字分類器而實現(xiàn)10個數(shù)字的有效識別。字母分類器方面則處理24個字母以及對應(yīng)的字符“0”，總計25個字母，對于車牌而言，數(shù)字“0”和字母“0”不存在差異。數(shù)字和字母的分類器可以有效的識別對應(yīng)的34個字符。在雙牌車牌的情形之中，存在一個屬于大陸牌的情形，還有一個屬于港澳車牌。