基于SVM分类器在字母数字识别中的应用

摘要

机器视觉被广泛应用到生产生活的各个方面,数字识别更是早已应用到智能交通等方面,但在智能交通的车牌识别方面,车牌上的数字是规范没有形变的,因此检测起来困难相对较小,可当数字产生严重的形变之后,通过工业摄像头检测数字的困难程度就会有所提高,识别的准确率也会相应的下降,为了提高在有数字形变的基础上识别的准去率,本文在支持向量机(SVM)和HOG特征以及LBP特征算法和原理的基础上,分析并产生了一种基于LBP特征、HOG特征和SVM有效结合识别数字的思想,应用在各种物体表面变形数字的识别上,通过实验数据分析验证了方法的有效性.