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文献标题: 一种基于KNN与改进SVM的车牌字符识别算法
文献来源: 薛磊;杨晓敏;吴炜;陈默;何小海;  四川大学学报(自然科学版)  2006年  05期
文献关键词: K近邻置信度支持向量机字符识别
文献摘要: 提出了一种将KNN(K近邻)和支持向量机相结合的字符识别算法.首先用KNN对字符进行判断,如果输出的置信度大于阈值,则认为分类正确;如果小于阈值则采用支持向量机进行判决.改进了SVM分类器,通过调整支持向量机的分类超平面改进了支持向量机的性能.将算法应用到实际的车牌字符识别中,识别结果表明,这种方法在提高识别速度的同时,有效提高了字符的识别精度.
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