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為解決類似車牌和失真車牌的定位難題，提出一種基于分類器投票的車牌定位方法。方法從兩個方面提升車牌定位精度：首先，針對類似車牌和失真車牌的圖像特點(diǎn)，提出兩種新的車牌圖像描述子，針對性地提升兩類車牌的定位效果；其次，使用多種描述子分別訓(xùn)練SVM分類器，采用分類器投票融合的方式?jīng)Q定最終分類結(jié)果，進(jìn)一步提升定位準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：（l）相比傳統(tǒng)的小波和LBP車牌圖像描述子，所提算法有效地提高了失真車牌的定位精度，降低了類似車牌的識別錯誤率。（2）構(gòu)建的投票融合分類器方法使車牌圖像的分類錯誤率從單個描述子最優(yōu)的3. 05%下降到了0.8%。
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