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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林志銘
研究生(外文):Chih-Ming Lin
論文名稱:基於一維非遞迴式離散週期小波轉換之車牌辨識系統
論文名稱(外文):A License Plate Recognition System Based On 1-D Non-Recursive Discrete Periodized Wavelet Transform
指導教授:洪金車汪桓生
指導教授(外文):Hung King Chuwang Huan Sheng
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄第一科技大學
系所名稱:電腦與通訊工程所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:64
中文關鍵詞:類神經網路一維非遞迴式離散週期小波轉換車牌辨識
外文關鍵詞:Neural networkLicense Plate Recognition1-D NRDPWT
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本論文提出一種與傳統車牌辨識系統不同,省略影像前處理、車牌
定位、字元切割方式…等動作的車牌辨識系統,適用於有限資料庫
的非開放環境的應用:如社區停車場。利用1 維非遞迴式離散週期
性小波轉換可抑制位元成長以及快速求取各階係數的特徵,使用高
階的轉換係數當做車牌特徵。本論文採用一維非遞迴式離散週期小
波轉換(1-D NRDPWT)結合倒傳遞類神經網路完成整個車牌辨識的功
能。經過初步的實驗結果,本系統的辨識率可達94%,從實驗結果
可驗證此架構的可行式。
This thesis proposes a new license-plate recognition system. This new recognition system does not have the image pre-processing stage 、license-plate locating stage and the character segmentation stage. This new recognition system is suitable for community parking lot with some
controlled conditions.The 1-D non-recursive discrete periodized wavelet transform can derive the transformed coefficients with one single transformation. In this thesis,certain transformed coefficients are treated as license-plate features. And the new license-plate recognition system consists of the 1-D NRDPWT and
the back propagation neural network. The experimental results show the recognition rate can be as high as 94%.
中文摘要..................................i
英文摘要.................................ii
致謝.....................................iii
目錄.....................................iv
圖目錄...................................vi
表目錄..................................viii
第一章 緒論..............................1
1.1研究動機..............................1
1.2 研究方法.............................2
1.3 設備說明.............................4
1.4 論文架構.............................6
第二章 1-D 非遞迴離散週期性小波轉換......7
2.1 遞迴式小波轉換之理論.................7
2.2 1-D 非遞迴式離散週期性小波轉換之原理......12
2.3 非遞迴式離散週期性小波轉換矩陣........17
第三章 類神經網路簡介.......................................23
3.1 類神經網路............................23
3.2 感知器................................26
3.3 倒傳遞類神經網路........................................30
3.4 倒傳遞類神經網路架構........................................31
3.5 倒傳遞類神經網路的學習演算法........................................34
3.6 倒傳遞類神經網路的學習過程............40
3.7 倒傳遞類神經網路的辨識過程............42
第四章 系統架構...........................43
4.1 環境設定..............................44
4.2 車牌描述與特徵擷取....................44
4.3 車牌資料庫之類神經訓練........................................48
4.4 車牌辨識流程..........................51
4.4.1 轉換灰階............................51
4.4.2 掃描視窗............................51
4.4.3 1-D 非遞迴離散週期小波轉換..........52
4.4.4 特徵三值化..........................53
4.4.5 類神經辨識..........................53
第五章 實驗結果與探討.....................55
第六章 結論與未來展望.....................60
6.1 結論..................................60
6.2 未來展望..............................60
參考文獻..................................62
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