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基于小波分析的车牌识别研究的任务书
任务：基于小波分析的车牌识别研究
任务描述：
车牌识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一。随着交通流量的持续增长和机动车数量的迅速增加，车牌识别技术的重要性愈加凸显。传统的车牌识别方法通常采用数字图像处理技术，但是面对不同环境和光照条件，识别精度常常受到限制。因此，基于小波分析的车牌识别方法成为一种新兴的研究方向。
本次任务旨在研究和实现基于小波分析的车牌识别方法，包括以下具体内容：
1.对小波变换进行深入研究，分析其在车牌识别中的应用；
2.了解车牌识别的相关技术和算法，重点掌握卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）算法；
3.实现车牌图像的预处理，包括车牌定位、图像增强等；
4.基于小波变换提取车牌图像的特征，以及利用CNN和SVM算法进行车牌识别；
5.对算法进行实验验证和性能评价，分析其在不同场景下的识别率和准确性。
任务要求：
1.熟悉图像处理、模式识别、机器学习等基础知识，具有较好的数学功底；
2.熟练掌握MATLAB或Python编程语言，并能灵活运用；
3.具有较强的自学能力和团队协作能力，能够承担一定的研究任务和工作压力；
4.具备良好的沟通和表达能力，能够撰写技术报告和学术论文。
参考文献：
1.刘泉海,宋树生.基于小波变换的车牌识别研究[J].计算机应用研究,2012,29(11):3861-3864.
2.王伟康,彭里昀,王小兵.基于小波分析的车牌识别算法研究[J].计算机工程与应用,2014,50(7):42-47.
3.Zhou,J.,Sun,X.L.,Xu,H.F.,&Jiang,S.F.(2017).ARobustVehicleLicensePlateDetectionandRecognitionAlgorithmBasedonMultiscaleEnhancementandWavelet-LBPFeatures.Sensors,17(11),2638.