Matlab中车牌汉字识别的自动化方法

该研究展示了一种简化的MATLAB方法，用于自动识别Head-And-Shoulder模式（Lo等，2000年，金融学杂志）。Lo等人（2000年）使用移动窗口，包含38个价格观测。每一步，最老的价格被移除，新的价格加入队列，然后应用核回归平滑处理价格以去除噪音。模式识别算法基于平滑价格的最后五个局部极值（称为E1至E5）的位置。例如，当E1 < E3> E5和(E2, E4) < (E1, E3, E5)时，形成Head-And-Shoulder模式，其中第四个价格是局部极值。较新的价格（从3到1）再次强调前瞻性偏差。80个随机价格的输出通过命令行和图形显示。

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本科毕业设计涉及bp神经网络在印刷汉字识别方面的研究。

这是一个MATLAB程序的GUI界面资源包，专门用于手写汉字的识别。该资源包提供了便捷的操作界面和有效的识别算法，适合需要处理手写汉字识别问题的研究人员和开发者使用。

这篇论文详细介绍了基于MATLAB的车牌自动识别技术，提供了详尽的源代码和参考文献。研究表明，该技术在实际应用中表现出色。

车牌定位与字符识别是自动识别系统中的典型问题，由有限的字母和数字组成，采用固定的印刷字体和排列顺序。在车牌识别系统中，由于自然因素或采样影响，印刷字符可能会产生畸变，给字符识别带来了挑战。BP神经网络算法通过将输入输出映射转化为非线性优化问题，并利用梯度算法进行权值的迭代优化，是一种有效的学习方法。结合线性感知器，BP网络能够实现高准确率的单字符识别，适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。

在图像处理领域，车牌号识别MATLAB代码已广泛应用于人脸识别和图像文字识别。重新编译安装Python和MySQL时可能遇到的问题和解决方案详见官方文档。