基于梯度方向直方图与高斯金字塔的车牌模糊汉字识别方法

摘要 针对现有车牌识别方法中对模糊车牌识别率不高的问题,提出一种结合高斯金字塔与梯度方向直方图(HOG)特征的车牌识别算法。利用金字塔模型多尺度表达的方法,首先对车牌模糊汉字图像建立两层高斯金字塔模型,第一层描述了模糊汉字的细节特征,通过对第一层作平滑处理并向下采样得到第二层,在描述模糊图像细节特征的基础上突出主体特征;然后对两层高斯金字塔模型提取HOG特征,拓展图像的特征维数,提高特征对模糊汉字的识别能力;最后采用BP神经网络分类器进行模糊且互为形近字间的汉字分类识别。仿真结果显示,在相同的样本空间下,与HOG特征法、K-L变换法相比,所提算法在识别率方面均有提高,能提高视频监控中对模糊汉字的有效识别率