基于矩不變量的車(chē)牌字符識(shí)別的綜述報(bào)告隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展和普及，車(chē)輛識(shí)別技術(shù)日益受到關(guān)注和重視。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)中不可或缺的一部分，其中車(chē)牌字符識(shí)別是車(chē)牌識(shí)別過(guò)程中最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)之一。近年來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，車(chē)牌字符識(shí)別的效果和精度得到了顯著提高。基于矩不變量的車(chē)牌字符識(shí)別方法因?yàn)槠洫?dú)特的優(yōu)勢(shì)受到了廣泛的關(guān)注和研究，在車(chē)牌字符識(shí)別領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。一、相關(guān)概念1.矩矩是描述一個(gè)對(duì)象的形狀和投影信息的重要特征。矩的定義可以由方程式表示。其中，x，y是對(duì)象像素的坐標(biāo)。2.矩不變量對(duì)于一幅圖像，其矩不變量是指對(duì)于該圖像的所有旋轉(zhuǎn)，縮放和平移變換，矩的值保持不變。矩不變量是基于復(fù)雜對(duì)象的幾何信息，能夠描述對(duì)象的形態(tài)和投影信息。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域，矩不變量是解決物體識(shí)別和圖像匹配問(wèn)題的重要工具。二、基于矩不變量的車(chē)牌字符識(shí)別方法基于矩不變量的車(chē)牌字符識(shí)別方法，主要分為兩個(gè)部分：特征提取和分類(lèi)器設(shè)計(jì)。1.特征提取特征提取是從車(chē)牌圖像中提取重要的特征信息的過(guò)程。在基于矩不變量的車(chē)牌字符識(shí)別中，通常使用輪廓或邊緣作為車(chē)牌圖像的特征。在此基礎(chǔ)上，可以計(jì)算出輪廓或邊緣的矩值。具體地，可以采用Hu矩或Zernike矩作為特征提取方法。這兩種方法都是常用的基于矩不變量的特征提取方法。Hu矩是一種描述形態(tài)特征的矩。它是基于歸一化中心矩的線性組合。Hu矩具有旋轉(zhuǎn)、縮放和平移不變性的特性，對(duì)于旋轉(zhuǎn)、縮放和平移等變換操作有很強(qiáng)的適應(yīng)性。在車(chē)牌字符識(shí)別中，可以通過(guò)Hu矩計(jì)算出車(chē)牌字符的不變量，從而實(shí)現(xiàn)識(shí)別的目的。Zernike矩是一種基于多項(xiàng)式展開(kāi)的矩表示方法。它可以在極坐標(biāo)系下描述圖像的變化，具有旋轉(zhuǎn)不變性、平移不變性、縮放不變性等優(yōu)點(diǎn)。在車(chē)牌字符識(shí)別中，可以使用Zernike矩表示車(chē)牌輪廓，并且可以通過(guò)對(duì)不同階次的Zernike矩進(jìn)行組合，得到一組具有更好判別性能的特征向量序列。2.分類(lèi)器設(shè)計(jì)分類(lèi)器是基于特征向量實(shí)現(xiàn)車(chē)牌字符分類(lèi)的重要工具。在近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等方法在車(chē)牌字符識(shí)別中得到了廣泛應(yīng)用。在基于矩不變量的車(chē)牌字符識(shí)別中，常用的分類(lèi)器包括K近鄰分類(lèi)器、支持向量機(jī)分類(lèi)器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器等。K近鄰分類(lèi)器是一種簡(jiǎn)單、有效的分類(lèi)器。它通過(guò)計(jì)算待分類(lèi)樣本與樣本庫(kù)中各個(gè)樣本的距離來(lái)確定樣本所屬類(lèi)別。在車(chē)牌字符識(shí)別中，K近鄰分類(lèi)器可以通過(guò)計(jì)算特征向量之間的距離，來(lái)描述車(chē)牌字符之間的相似度。支持向量機(jī)分類(lèi)器是一種基于最優(yōu)決策面的分類(lèi)器，它可以將數(shù)據(jù)映射到高維空間中，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的線性和非線性分類(lèi)問(wèn)題。在車(chē)牌字符識(shí)別中，支持向量機(jī)分類(lèi)器可以對(duì)車(chē)牌字符進(jìn)行分類(lèi)，并且可以通過(guò)調(diào)整分類(lèi)器的參數(shù)來(lái)達(dá)到更好的識(shí)別性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器是一種具有自學(xué)習(xí)功能的分類(lèi)器，可以通過(guò)學(xué)習(xí)樣本的特征來(lái)實(shí)現(xiàn)車(chē)牌字符識(shí)別。在車(chē)牌字符識(shí)別中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器可以通過(guò)調(diào)整其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)提高識(shí)別精度。三、應(yīng)用和發(fā)展基于矩不變量的車(chē)牌字符識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在智能交通系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。以中國(guó)車(chē)牌為例，目前國(guó)內(nèi)車(chē)牌識(shí)別率已經(jīng)達(dá)到了95%以上。在未來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于矩不變量的車(chē)牌字符識(shí)別技術(shù)將會(huì)更加成熟和完善。同時(shí)，針對(duì)邊緣檢測(cè)、加噪和模糊等問(wèn)題，還需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)，提升車(chē)牌字符識(shí)別的穩(wěn)定性和可靠性。總之，基于矩不變量的車(chē)牌字符識(shí)別方法是一種運(yùn)用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行特征提取和分類(lèi)的有效手段。它具有良好的旋轉(zhuǎn)