李消霞++張文靜++劉銀萍++程杰++彭雪丹

摘要：在識別車牌的技術(shù)中，由于車牌存在這圖像模糊不清、傾斜、分割以后字符筆畫粗細(xì)不均、不完整等問題，導(dǎo)致了傳統(tǒng)車牌的識別率很低，不能適應(yīng)車牌識別的實時性要求。針對問題，本文將要提出一種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可提高車牌識別準(zhǔn)確率和速率，此算法采用附加動量法和自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行改進(jìn)。結(jié)果表明，改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了車牌的識別正確率和速率，是一種實時性強的車牌識別算法。

關(guān)鍵詞：車牌識別；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；附加動量法

中圖分類號：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）09-0223-02

反向傳播網(wǎng)絡(luò)Back-Propagation Network（簡稱BP網(wǎng)絡(luò)）是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精華部分，也是前向網(wǎng)絡(luò)的核心部分，由D.E.Rumelhart等人在1986年提出的。大多都是根據(jù)誤差反向的傳播解決了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值修正的問題，故稱為誤差反向傳播法（Error Back-Propagation），簡稱BP算法。

目前國內(nèi)外許多學(xué)者利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法對車牌識別進(jìn)行了研究，由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具備這良好的自學(xué)能力、容錯能力、強大的分類、并行處理能力和自學(xué)習(xí)能力，適于解決車牌識別問題。但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能與初始網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、學(xué)習(xí)速率等參數(shù)合理選擇有關(guān)，若參數(shù)選擇不當(dāng)，會產(chǎn)生學(xué)習(xí)速率低、局部最優(yōu)和過擬合等問題，導(dǎo)致車牌識別率低。本文針對此問題，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)，一定程度上改善了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法帶來的缺陷。

1 識別車牌原理

圖1 整個車牌識別過程

整個車牌識別過程通?？煞譃閳D像采集、圖像豫處理、車牌定位字符分割字符識別處理等幾個部分，如圖1所示，首先對進(jìn)入小區(qū)的車輛攝像并傳入到車牌識別系統(tǒng)中，為保證圖像處理質(zhì)量，需進(jìn)行圖像預(yù)處理，對于處理后的圖像采用本文改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行車牌定位和識別操作，完成識別功能。

2 改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)車牌識別

BP網(wǎng)絡(luò)模型一般有隱含層、輸入層、和輸出層三部分，層與層之間的節(jié)點屬于全連接，同一層之間的節(jié)點是沒有連接的。第一層用于接收輸入向量，第二層用于學(xué)習(xí)、記憶，第三層輸出網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果。

BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練（學(xué)習(xí)）過程是根據(jù)權(quán)值修正公式來調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值，使輸出值達(dá)到誤差允許的范圍內(nèi)網(wǎng)絡(luò)趨于穩(wěn)定，訓(xùn)練結(jié)束。如下圖2為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的簡單流程圖：

圖2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程圖

（1） 初始化網(wǎng)絡(luò)：將權(quán)值和閾值初始化為0和1之間的隨機值；

（2） 訓(xùn)練具有代表性樣本的輸入與期望輸出；

（3） 計算網(wǎng)絡(luò)輸出層節(jié)點誤差；

（4） 針對誤差進(jìn)行了判斷，如果達(dá)到了期望值要求就結(jié)束學(xué)習(xí)，否則就繼續(xù)修改訓(xùn)練的樣本，對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行一定的修正，當(dāng)輸出誤差滿足規(guī)定范圍之內(nèi)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束。

由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自身存在一些不足，如收斂速度慢，局部最優(yōu)、難以確定隱含層節(jié)點的個數(shù)和訓(xùn)練過程中發(fā)生的振蕩情況等。故本文采用動量因子和自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率對訓(xùn)練方式進(jìn)行改進(jìn)，即在梯度下降算法基礎(chǔ)上引入動量因子a（0

W（k+1）=w（k）+n（1-a）D（k）+aD（k-1） （1）

其中，D（K）表示負(fù)梯度。

附加動量法使得在對網(wǎng)權(quán)修改過程當(dāng)中，不僅考慮誤差在梯度上產(chǎn)生的作用，還要考慮對誤差曲面上變化趨勢產(chǎn)生的影響有效避免網(wǎng)絡(luò)可能陷入局部最小值情況。

BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，應(yīng)當(dāng)自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)速率，加快收斂速度，避免振蕩的現(xiàn)象。

3 實驗結(jié)果分析

為驗證本文算法的優(yōu)越性，采用傳統(tǒng)BP算法、本文算法和模式匹配法分別對漢字、數(shù)字、字母的識別結(jié)果作對比。從表1中可看出，改進(jìn)后的BP算法的車牌識別率高于傳統(tǒng)BP算法和模式的匹配法，雖表中為體現(xiàn)出識別速度，但由實際仿真結(jié)果容易得出，車牌的識別速率較語其他兩種高，且隨機識別率和特殊識別率均高于其他兩種算法（本文不再對此作出詳細(xì)解說）。

4 結(jié)束語

現(xiàn)代科技的高速發(fā)展對車牌識別技術(shù)的要求越來越高，不僅要求識別率高，更要求高效率、低損耗、高實用性、本文對BP網(wǎng)絡(luò)在車牌識別應(yīng)用中進(jìn)行了部分改進(jìn)，在一定程度上提高了車牌識別率和速率，具有一定的實時性和實用性。對于該領(lǐng)域的不斷發(fā)展，不斷追求更有效的算法使我們每一位學(xué)者應(yīng)有的追求。

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