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針對現有車牌識別方法中對模糊車牌識別率不高的問題，提出一種結合高斯金字塔與梯度方向直方圖（HOG）特征的車牌識別算法。利用金字塔模型多尺度表達的方法，首先對車牌模糊漢字圖像建立兩層高斯金字塔模型，第一層描述了模糊漢字的細節特征，通過對第一層作平滑處理并向下采樣得到第二層，在描述模糊圖像細節特征的基礎上突出主體特征；然后對兩層高斯金字塔模型提取HOG特征，拓展圖像的特征維數，提高特征對模糊漢字的識別能力；最后采用BP神經網絡分類器進行模糊且互為形近字間的漢字分類識別。仿真結果顯示，在相同的樣本空間下，與HOG特征法、K-L變換法相比，所提算法在識別率方面均有提高，能提高視頻監控中對模糊漢字的有效識別率。
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