***識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。***字符分割當(dāng)***的一個(gè)漢字字符被分割出來(lái)之后，繼續(xù)掃描***區(qū)域圖像，當(dāng)某一列的像素值為255的像素個(gè)數(shù)開(kāi)始大于閾值1時(shí)，這一列就是***字符開(kāi)始的位置，當(dāng)某一列的像素值為255的像素的個(gè)數(shù)開(kāi)始小于閾值1時(shí)，這一列就是***字符的結(jié)束位置。如此重復(fù)的下去，直到把***剩下的字符也分割出來(lái)為止。

***識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。***字符識(shí)別算法的研究?；谀０迤ヅ涞淖址R(shí)別算法該算法的步驟是，首先建立模板庫(kù)，將待識(shí)別的字符進(jìn)行二值化并將其化操作，然后作為輸入模式的字符與所有的模板進(jìn)行匹配，后選擇佳匹配作為結(jié)果。算法的優(yōu)點(diǎn)是，在預(yù)處理后的圖片質(zhì)量較高、***的傾斜程度較低、***的紋理特征清晰的情況下，這種算法識(shí)別的準(zhǔn)確率較高，但是對(duì)字符細(xì)節(jié)信息的忽略導(dǎo)致了在識(shí)別相似字符時(shí)容易出錯(cuò)。

***識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。***字符識(shí)別算法的研究?；诜诸惼鞯淖址R(shí)別基于分類器的字符識(shí)別，是目前應(yīng)用較廣的一種***識(shí)別方式。其主要的思路是通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，達(dá)到自動(dòng)將數(shù)據(jù)分類到已知類型。分類器其實(shí)是一種數(shù)學(xué)模型，目前有很多類型的分類器，包括Bayes分類器、決策樹(shù)模型、BP***網(wǎng)絡(luò)分類器等。貝葉斯分類器的分類原理是通過(guò)某對(duì)象的先驗(yàn)概率，利用貝葉斯公式計(jì)算出其后驗(yàn)概率，即該對(duì)象屬于某一類的概率，選擇具有大后驗(yàn)概率的類作為該對(duì)象所屬的類。也就是說(shuō)，貝葉斯分類器是小錯(cuò)誤率意義上的優(yōu)化。

***識(shí)別云臺(tái)攝像機(jī)通過(guò)那些功能來(lái)實(shí)現(xiàn)抓拍***：強(qiáng)光屏蔽：在低照度彩色攝像機(jī)的基礎(chǔ)上，通過(guò)軟件的功能，把圖像中亮的部分遮擋。在交通監(jiān)控中，一般可將大燈的強(qiáng)光遮擋，從而將***較清晰的抓拍下來(lái)。但是這款攝像機(jī)大的缺點(diǎn)就是軟件分辨不清，對(duì)于圖像亮部分界定不清，有可能將***號(hào)碼也遮擋，同時(shí)無(wú)法處理高速運(yùn)動(dòng)物體的抓拍。目前國(guó)產(chǎn)攝像機(jī)在強(qiáng)光屏蔽方面做的比較多，效果各方反映不一。