混合類神經網路應用於影像車號辨識

本文呈現完整的影像車牌辨識流程，針對各個部分常見的問題提出改善方法。將車牌辨識流程分為四大部分，分別為前處理、車牌區域定位、字元分割以及字元辨識。其中車牌區域定位是基於模糊理論概念來完成，選取模糊集合中亮度較高的區域並加以評選。在字元切割部份，文中將提出了快速且有效的字元分割方法。為了提升辨識效能，我們採用混合類神經網路架構來進行辨識工作。其中自組織映射網路扮演了分派器以及閘道器的角色，負責將輸入字元分派到若干個獨立的子網路，如此可降低每個子網路所需辨識的類別數，進而達到提高辨識率的效果，由實驗結果發現可以提升百分之五的車牌辨識率。