【導(dǎo)讀】已經(jīng)成為交通管理部門重要的管理手段。本文主要研究了車牌字符的識(shí)別技術(shù)，了用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌字符的識(shí)別。BP網(wǎng)絡(luò)包含了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論中最精華。確、步驟分明的學(xué)習(xí)算法更使其具有更廣泛的應(yīng)用背景。基礎(chǔ)上，對(duì)大小不一的字符做歸一化后，得到二值圖像，作為輸入矢量。特征向量送到BP網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，得到了訓(xùn)練好的權(quán)值。程序結(jié)果顯示該方法具有一定的可靠性和可應(yīng)用性。

　　

【正文】 lbox)。 工具包又可以分為功能性工具包和學(xué)科工具包 。 功能工具包用來(lái)擴(kuò)充 MATLAB 的符號(hào)計(jì)算 ,可視化建模仿真 ,文字處理及實(shí)時(shí)控制等功能 。學(xué)科工具包是專業(yè)性比較強(qiáng)的工具包 ,控制工具包 ,信號(hào)處理工具包 ,通信工具包等都屬于此類 。 2 、 MATLAB 產(chǎn)生的歷史背景 在 70 年代中期 ,Cleve Moler 博士和其同事在美國(guó) 國(guó)家科學(xué)基金的資助下開(kāi)發(fā)了調(diào)用 EISPACK 和 LINPACK 的 FORTRAN 子程序庫(kù) 。 EISPACK 是特征值求解的 FOETRAN 程序庫(kù) ,LINPACK 是解線性方程的程序庫(kù) 。 在當(dāng)時(shí) ,這兩個(gè)程序庫(kù)代表矩陣運(yùn)算的最高水平 。 到 70 年代后期 ,身為美國(guó) New Mexico 大學(xué)計(jì)算機(jī)系系主任的 Cleve Moler,在給學(xué)生講授線性代數(shù)課程時(shí) ,想教學(xué)生使用 EISPACK 和 LINPACK 程序庫(kù) ,但他發(fā)現(xiàn)學(xué)生用 FORTRAN編寫(xiě)接口程序很費(fèi)時(shí)間 ,于是他開(kāi)始自己動(dòng)手 ,利用業(yè)余時(shí)間為學(xué)生編寫(xiě) EISPACK 和 LINPACK 的接口程序 。 Cleve Moler 給這個(gè)接口程序取名為MATLAB,該名為矩陣 (matrix)和實(shí)驗(yàn)室 (labotatory)兩個(gè)英文單詞的前三個(gè)字母的組合 。 在以后的數(shù)年里 ,MATLAB 在多所大學(xué)里作為教學(xué)輔助軟件使用 ,并作為面向大眾的免費(fèi)軟件廣為流傳 。 1983年春天 ,Cleve Moler 到 Standford大學(xué)講學(xué) ,MATLAB深深地吸引了工程師John Little。 John Little 敏銳地覺(jué)察到 MATLAB 在工程領(lǐng)域的廣闊前景 。 同年 ,他和Cleve Moler,Steve Bangert 一起 ,用 C 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了第二代專業(yè)版 。 這一代的 MATLAB語(yǔ)言同時(shí)具備了數(shù)值計(jì)算和數(shù)據(jù)圖示化的功能 。 1984 年 ,Cleve Moler 和 John Little 成立了 Math Works 公司 ,正式把 MATLAB推向市場(chǎng) ,并繼續(xù)進(jìn)行 MATLAB 的研究和開(kāi)發(fā) 。 在當(dāng)今 30 多個(gè)數(shù)學(xué)類科技應(yīng)用軟件中 ,就軟件數(shù)學(xué)處理的原始內(nèi)核而言 ,可分為兩大類 。 一類是數(shù)值計(jì)算型軟件 ,如 MATLAB,Xmath, Gauss 等 , 這類軟件長(zhǎng)于數(shù)值計(jì)算 ,對(duì)處理大批數(shù)據(jù)效率高 ； 另一類是數(shù)學(xué)分析型軟件 ， Mathematica,Maple 等 ,這類 軟件以符號(hào)計(jì)算見(jiàn)長(zhǎng) ， 能給出解析解和任意精確解 ,其缺點(diǎn)是處理大量數(shù)據(jù)時(shí)效率較低 。 MathWorks 公司順應(yīng)多功能需求之潮流 ,在其卓越數(shù)值計(jì)算和圖示能力的基礎(chǔ)上 ,又率先在專業(yè)水平上開(kāi)拓了其符號(hào)計(jì)算 ,文字處理 ,可視化建模和實(shí)時(shí)控制能力 ,開(kāi)發(fā)了適合多學(xué)科 ,多部門要求的新一代科技應(yīng)用軟件 MATLAB。 經(jīng)過(guò)多 19 年的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng) , MATLAB 以經(jīng)占據(jù)了數(shù)值軟件市場(chǎng)的主導(dǎo)地位 。 在 MATLAB 進(jìn)入市場(chǎng)前，國(guó)際上的許多軟件包都是直接以 FORTRAN、 C 語(yǔ)言等編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的。這種軟件的缺點(diǎn)是使用面窄，接口簡(jiǎn)陋，程序結(jié)構(gòu)不開(kāi)放以及 沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的基 本 庫(kù)，很難適應(yīng)各學(xué)科的最新發(fā)展，因而很難推廣。 MATLAB的出現(xiàn)，為各國(guó)科學(xué)家開(kāi)發(fā)學(xué)科軟件提供了新的基礎(chǔ)。在 MATLAB 問(wèn)世不久的80 年代中期，原先控制領(lǐng)域里的一些軟件包紛紛被淘汰或在 MATLAB 上重建。 MathWorks 公司 1993 年推出了 MATLAB 版， 1995 年推出 版（ for ） ， 1997 年推出 版。 1999 年推出 版。 MATLAB 較 MATLAB 無(wú)論是界面還是內(nèi)容都有長(zhǎng)足的進(jìn)展，其幫助信息采用超文本格式和 PDF 格式，在 Netscape 或 IE 及以上版本， Acrobat Reader 中可以方便地瀏覽。 時(shí)至今日，經(jīng)過(guò) MathWorks 公司的不斷完善， MATLAB 已經(jīng)發(fā)展成為適合多學(xué)科 、 多種工作平臺(tái)的功能強(qiáng)大 的 大型軟件。在國(guó)外， MATLAB 已經(jīng)經(jīng)受了多年考驗(yàn)。在歐美等高校， MATLAB 已經(jīng)成為線性代數(shù)，自動(dòng)控制理論，數(shù)理統(tǒng)計(jì)，數(shù)字信號(hào)處理，時(shí)間序列分析，動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真等高級(jí)課程的基本教學(xué)工具；成為攻讀學(xué)位的大學(xué)生，碩士生，博士生必須掌握的基本技能。在設(shè)計(jì)研究單位和工業(yè)部門， MATLAB 被廣泛用于科學(xué)研究和解決各種具體問(wèn)題。 在國(guó)內(nèi)，特別是工程界， MATLAB 一定會(huì)盛行起來(lái)?？梢哉f(shuō)，無(wú)論從事工程方面的哪個(gè)學(xué)科，都能在 MATLAB 里找到合適的功能。 開(kāi)放性使 MATLAB 廣受用戶歡迎 。 除內(nèi)部函數(shù)外 ,所有 MATLAB 主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件 ,用戶通過(guò)對(duì)源程序的修改或加入自己編寫(xiě)程序構(gòu)造新的專用工具包 。 MATLAB 的語(yǔ)言特點(diǎn) [7] 一種語(yǔ)言之所以能如此迅速地普及，顯示出如此旺盛的生命力，是由于它有著不同于 其它 語(yǔ)言的特點(diǎn)，正如同 FORTRAN 和 C 等高級(jí)語(yǔ)言使人們擺脫了需要直接對(duì)計(jì)算機(jī)硬件資源進(jìn)行操作一樣，被稱作 為第四代計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的 MATLAB，利用其豐富的函數(shù)資源，使編程人員從繁瑣的程序代碼中解放出來(lái)。 MATLAB最突出的特點(diǎn)就是簡(jiǎn)潔。 MATLAB 用更直觀的，符合人們思維習(xí)慣的代碼，代替了 C 和 FORTRAN 語(yǔ)言的冗長(zhǎng)代碼。 MATLAB 給用戶帶來(lái)的是最直觀，最簡(jiǎn)潔的程序開(kāi)發(fā)環(huán)境。以下簡(jiǎn)單介紹一下 MATLAB 的主要特點(diǎn)。 (1) 語(yǔ)言簡(jiǎn)潔緊湊，使用方便靈活，庫(kù)函數(shù)極其豐富。 MATLAB 程序書(shū)寫(xiě)形式自由，利用起豐富的庫(kù)函數(shù)避開(kāi)繁雜的子程序編程任務(wù)，壓縮了一切不必要的編程工作。由于庫(kù)函數(shù)都由本領(lǐng)域的專家編寫(xiě)，用戶不必?fù)?dān) 心函數(shù)的可靠性?？梢哉f(shuō)，用 MATLAB 進(jìn)行科技開(kāi)發(fā)是站在專家的肩膀上。 具有 FORTRAN 和 C 等高級(jí)語(yǔ)言知識(shí)的 人們 可能已經(jīng)注意到，如果用FORTRAN 或 C 語(yǔ)言去編寫(xiě)程序，尤其當(dāng)涉及矩陣運(yùn)算和畫(huà)圖時(shí)，編程會(huì)很麻煩。例如，如果用戶想求解一個(gè)線性代數(shù)方程，就得編寫(xiě)一個(gè)程序塊讀入數(shù)據(jù)，然后再使用一種求解線性方程的算法編寫(xiě)一個(gè)程序塊來(lái)求解方程，最后再輸出計(jì)算結(jié)果。在求解過(guò)程中，最麻煩的要算第二部分。解線性方程的麻煩在于要對(duì)矩陣的元素作循環(huán)，選擇穩(wěn)定的算法以及代碼的調(diào)試不容易。即使有部分源代碼，用戶也會(huì)感到麻煩，且 不能保證運(yùn)算的穩(wěn)定性。解線性方程的程序用 FORTRAN 和 C這樣的高級(jí)語(yǔ)言編寫(xiě)，至少需要四百多行，調(diào)試這種幾百行的計(jì)算程序可以說(shuō)很困難。 可見(jiàn)， MATLAB 的程序極其簡(jiǎn)短。更為難能可貴的是， MATLAB 甚至具有一定的智能水平，比如上面的解方程， MATLAB 會(huì)根據(jù)矩陣的特性選擇方程的求解方法，所以用戶根本不用懷疑 MATLAB 的準(zhǔn)確性。 20 (2)運(yùn)算符豐富。由于 MATLAB 是用 C 語(yǔ)言編寫(xiě)的， MATLAB 提供了和 C 語(yǔ)言幾乎一樣多的運(yùn)算符，靈活使用 MATLAB 的運(yùn)算符將使程序變得極為簡(jiǎn)短。 (3)MATLAB 既具有結(jié) 構(gòu)化的控制語(yǔ)句（如 for 循環(huán)， while 循環(huán)， break 語(yǔ)句和if 語(yǔ)句），又有面向?qū)ο缶幊痰奶匦浴? (4)程序限制不嚴(yán)格，程序設(shè)計(jì)自由度大。例如，在 MATLAB 里，用戶無(wú)需對(duì)矩陣預(yù)定義就可使用。 (5)程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各種型號(hào)的計(jì)算機(jī)和操作系統(tǒng)上運(yùn)行。 (6)MATLAB 的圖形功能強(qiáng)大。在 FORTRAN 和 C 語(yǔ)言里，繪圖都很不容易，但在 MATLAB 里，數(shù)據(jù)的可視化非常簡(jiǎn)單。 MATLAB 還具有較強(qiáng)的編輯圖形界面的能力。 (7)MATLAB 的缺點(diǎn)是，它和 其它 高級(jí)程序相比，程序的執(zhí)行速度較 慢。由于MATLAB 的程序不用編譯等預(yù)處理，也不生成可執(zhí)行文件，程序?yàn)榻忉寛?zhí)行，所以速度較慢。 (8)功能強(qiáng)大的工具箱是 MATLAB 的另一特色。 MATLAB 包含兩個(gè)部分：核心部分和各種可選的工具箱。核心部分中有數(shù)百個(gè)核心內(nèi)部函數(shù)。其工具箱又分為兩類：功能性工具箱和學(xué)科性工具箱。功能性工具箱主要用來(lái)擴(kuò)充其符號(hào)計(jì)算功能，圖示建模仿真功能，文字處理功能以及與硬件實(shí)時(shí)交互功能。功能性工具箱用于多種學(xué)科。而學(xué)科性工具箱是專業(yè)性比較強(qiáng)的，如 control toolbox， signl proceessing toolbox,mumnication toolbox 等。這些工具箱都是由該領(lǐng)域內(nèi)學(xué)術(shù)水平很高的專家編寫(xiě)的，所以用戶無(wú)需編寫(xiě)自己學(xué)科范圍內(nèi)的基礎(chǔ)程序，而直接進(jìn)行高，精，尖的研究。 (9) 源程序的開(kāi)放性。開(kāi)放性也許是 MATLAB 最受人們歡迎的特點(diǎn)。除內(nèi)部函數(shù)以外，所有 MATLAB 的核心文件和工具箱文件都是可讀可改的源文件，用戶可通過(guò)對(duì)源文件的修改以及加入自己的文件構(gòu)成新的工具箱。 構(gòu)思介紹 本次設(shè)計(jì)主要采用了 BP（ Back－ Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。 本實(shí)驗(yàn)主要是對(duì)標(biāo)準(zhǔn) 車牌字符圖像的二值化及 其分割提取后 的樣本 圖片進(jìn)行識(shí)別。首先，構(gòu)造訓(xùn)練樣本集 ，使用大量帶有各種噪聲的樣本圖片作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本 ；次之，構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把訓(xùn)練樣本送入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練 ，得到訓(xùn)練好的權(quán)值 ；最后，用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對(duì)測(cè)試圖片進(jìn)行識(shí)別。 1 、 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 典型 BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型如圖 所示，由 輸入層、隱層和輸出層組成 。 (1) 節(jié)點(diǎn)輸出模型 [8] 隱節(jié)點(diǎn)輸出模型： O j= f ( ∑WijX i () 輸出 節(jié)點(diǎn)輸出模型： Yk = f ( ∑TjkO j k) () f 為 非線 性 函數(shù)； 神經(jīng)單元閾值 ,T 為連接權(quán)值 。 輸入層 隱層 輸出層 輸入向量 Xi 中間向量 Oi 輸出向量 Yi 21 圖 典型 BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型 (2) 函數(shù)模型 函數(shù)是反映下層輸入對(duì)上層節(jié)點(diǎn)刺激脈沖強(qiáng) 度的函數(shù)又稱刺激函數(shù)，一般取為(0,1)內(nèi)連續(xù)取值 Sigmoid 函數(shù)： f(x)=1/(1+ex) （ ) (3) 誤差計(jì)算模型 誤差計(jì)算模型是反映神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出與計(jì)算輸出之間誤差大小的函數(shù)： Ep=1/2∑(tpiOpi)2 () tpi 為 i 節(jié)點(diǎn)的期望輸出值； Opi 為 i 節(jié)點(diǎn)計(jì)算輸出值。 (4) 自學(xué)習(xí)模型 [9] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程，即連接下層節(jié)點(diǎn)和上層節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重矩陣 Wij的設(shè)定和誤差修正過(guò)程。 BP 網(wǎng)絡(luò) 有 有師學(xué)習(xí)方式 （ 需要設(shè)定期望值 ） 和無(wú)師學(xué)習(xí)方式 （ 只需輸入模式 ） 之分。自學(xué)習(xí)模型為 △ Wij(n+1)= ФiO j+a△ Wij(n) （ ) —— 學(xué)習(xí)因子； Фi—— 輸出節(jié)點(diǎn) i 的計(jì)算誤差； Oj—— 輸出節(jié)點(diǎn) j 的計(jì)算輸出；a—— 動(dòng)量因子。 BP 網(wǎng)絡(luò)模型的缺陷分析及優(yōu)化策略 [10] (1) 學(xué)習(xí)因子 的優(yōu)化 采用變步長(zhǎng)法根據(jù)輸出誤差大小自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)因子，來(lái)減少迭代次數(shù)和加快收斂速度。 = +a(Ep(n) Ep(n1))/ Ep(n) ， a 為調(diào)整步長(zhǎng)， 0~1 之間取值 。 (2) 隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的優(yōu)化 隱 層 節(jié)點(diǎn)數(shù)的多少對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響較大，當(dāng)隱 層 節(jié)點(diǎn)數(shù)太多時(shí)，會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，甚至不能收斂；而當(dāng)隱 層 節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)小時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)能力差。利用逐步回歸分 析法并進(jìn)行參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)來(lái)動(dòng)態(tài)刪除一些線 性 相關(guān)的隱 層 節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)刪除標(biāo)準(zhǔn)：當(dāng)由該節(jié)點(diǎn)出發(fā)指向下一層節(jié)點(diǎn)的所有權(quán)值和閾值均落于死區(qū)（通常取 177。0 . 177。0 .05 等區(qū)間）之中，則該節(jié)點(diǎn)可刪除。最佳隱 層 節(jié)點(diǎn)數(shù) L 可參考下面公式計(jì)算： L=(m+n)1/2+c () M—— 輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)； n—— 輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)； c 為 介于 1～ 10 的常數(shù)。 (3) 輸入和輸出神經(jīng)元的確定 22 利用多元回歸分析法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)進(jìn)行處理，刪除相關(guān)性強(qiáng)的 輸入?yún)?shù)，來(lái)減少輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)。 車牌 字符識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)還必須要進(jìn)行一些準(zhǔn)備工作： 1． 確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型，創(chuàng)建函數(shù)，訓(xùn)練函數(shù)，傳遞函數(shù)等 2． 車牌 字符 圖像的二值化及其分割提取 3． 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)的確定 4． 進(jìn)行含噪聲的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方案 以下是相關(guān)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì) 的 MATLAB 函數(shù)及 參數(shù)的使用說(shuō)明 [2]： 創(chuàng)建函數(shù)： = newff(PR,[S1 S2…… SNl],{TF1 TF2…… TFNl},BTF,BLF,PF) 該 是網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建函數(shù)，其中 PR 參數(shù)是輸入矩陣的最大最小值的 R 2 矩陣，R 是輸入矩陣的參數(shù)個(gè)數(shù)。