车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于分类器的字符识别基于分类器的字符识别，是目前应用较广的一种车牌识别方式。其主要的思路是通过对样本数据的学习，达到自动将数据分类到已知类型。分类器其实是一种数学模型，目前有很多类型的分类器，车牌 识别系统，包括bayes分类器、决策树模型、bp神经网络分类器等。贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，车牌识别门禁，即该对象属于某一类的概率，选择具有1大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，智能车牌识别系统，贝叶斯分类器是1小错误率---的优化。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌定位目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，车牌定位算法的分类并不是唯1一的，区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不---问题。
车牌识别系统的关键技术及算法。对车牌图像进行图像形态学操作：由于成像系统、传输介质、记录设备等的不完善，以及天气情况的变化等，车牌图像往往受到多种噪声的污染。在经过二值化处理的车牌图像上，会出现一些与要研究的对象（即车牌区域）不相关的孤立点或者像素块，合肥车牌识别，---图像的研究对象，影响对车牌区域的提取、分割等操作。于是要构造一种有效抑制噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声，同时，能够---地保护车牌区域的形状、大小及特定的车牌纹理特征。
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