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摘 要：字符信息缺失和噪声干扰是车牌字符识别的主要困难.研究从还原车牌图像有效信息完整性的角度,介绍了协同神经网络的原理,实现了网络模型,并以预处理后的二值化字符图像为试验对象进行识别实验.实验结果表明该网络具有良好的识别性能.关 键 词：协同神经网络；车牌字符；字符识别

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)11-2599-05

LicensePlateRecognitionBasedonSynergeticNeuralNetwork

ZHANGMei-jing

(FujianJiangxiaCollege,Fuzhou350108,China)

Abstract:Featurelossesandnoisearemajorbarriersforlicenseplaterecognition.Becauseofoutstandingpropertiesinassociationandrecognition,SynergeticNeuralNetworkisusedtoprocessthebinarycharacterimagetoregainthelegibilityandpletion.Accordingtotheresultofexperiment,SynergeticNeuralNetworkisproofedtobeanexcellentalgorithminRecognition.

Keywords：synergeti