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為解決類似車牌和失真車牌的定位難題，提出一種基于分類器投票的車牌定位方法。方法從兩個(gè)方面提升車牌定位精度：首先，針對(duì)類似車牌和失真車牌的圖像特點(diǎn)，提出兩種新的車牌圖像描述子，針對(duì)性地提升兩類車牌的定位效果；其次，使用多種描述子分別訓(xùn)練SVM分類器，采用分類器投票融合的方式?jīng)Q定最終分類結(jié)果，進(jìn)一步提升定位準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：（l）相比傳統(tǒng)的小波和LBP車牌圖像描述子，所提算法有效地提高了失真車牌的定位精度，降低了類似車牌的識(shí)別錯(cuò)誤率。（2）構(gòu)建的投票融合分類器方法使車牌圖像的分類錯(cuò)誤率從單個(gè)描述子最優(yōu)的3. 05%下降到了0.8%。
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