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基于多模板匹配的车牌识别系统研究的中期报告
本报告介绍了基于多模板匹配的车牌识别系统的研究进展，包括系统架构设计、车牌定位与分割、特征提取与匹配等关键技术的研究工作。具体内容如下：
1.系统架构设计
本文设计了一种基于多模板匹配的车牌识别系统架构。该系统采用了基于颜色、形状和位置信息的车牌定位算法和基于SVM的车牌字符分割算法实现了车牌的定位和分割。然后，本文针对分割后的每个字符进行了特征提取和基于匹配距离的匹配。最后，通过对匹配结果进行处理得到最终的车牌识别结果。
2.车牌定位与分割
车牌定位和分割是车牌识别系统中比较关键的部分。本文采用了一种基于颜色、形状和位置信息的车牌定位算法。该算法首先对图像进行颜色分割，提取出颜色特征较强的区域。然后，根据车牌位置的特定形状进行筛选，最后通过形状和位置信息的综合评估确定车牌的位置。分割算法采用了基于SVM的字符分割方法。
3.特征提取与匹配
特征提取是指从车牌字符中提取出一些具有代表性的特征，并作为后续处理的基础。本文采用了Haar和LBP两种经典的特征提取方法，并进行了实验比较。匹配算法采用了基于比对距离的模板匹配算法。将测试图像分别与多个模板进行比对，得到匹配距离，从而得到最终的匹配结果。
4.实验结果分析
本文在实现的车牌识别系统上进行了实验测试，并对实验结果进行了分析。实验结果表明，基于多模板匹配的车牌识别系统具有较高的识别精度和鲁棒性，特别是在处理模糊、光照不均等情况下具有较好的识别效果。
综上所述，本文提出了一种基于多模板匹配的车牌识别系统。通过对车牌定位、分割、特征提取和匹配等关键技术的研究，实现了车牌的高精度识别。然而，该系统仍需要进一步深入研究，提高系统的实用性和鲁棒性。