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為你介紹SVM的車牌識別算法

來源：m.wdpwk.com         發布時間：2018-09-21

  昆明車牌識別系統廠家介紹，SVM的基本原理支持向量機，屬于等在90年代發布的新方案，其屬于以統計學方面的VC維理論以及特殊的結構風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，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和分割平面的實際距離需要保持良好的狀態。

  核函數的選擇，當下多用的核函數是，所以本論文中也用核函數，主要是考慮到以下幾個因素

  （1）核函數能夠完成非線性映射。

  （2）所要的培訓的參考數據比較少，在運用分類設備時簡便。多項式的此類函數所對應的參考數據比核函數多，所以對分類設備的工作提出了更高的要求。核函數和分類設備的工作效果之間有較為密切的關系，不過等人在其研究中發現，其不同和工作的效果沒有太大的關聯，而起到重要作用的是因子C和其對應的參數廠。


  核參數的選擇。就分類設備而言，需要明確兩個參考數據，即因子C和核函數的參數。當下一般有兩類的參考數據選定方式，其一是智能運算，另外一種建立在網格查找的基礎上。第一種方法是結合遺傳算法、粒子群算法等進行參考數據的查找。此類方法可以在較短的時間內完成相關數據的查找，不足是在實際的操作中，有可能被部分最小的數值干擾，而無法完成既定的查找目標。而建立在網格查找的方式是把和，分別取個和個值，對個、搭配，然后對應的培訓分類設備，接著預測其辨認率，在所有的可能搭配中，選定辨認率最高的一組，這一方法的實質就是列舉所有的可能。

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