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车牌识别实际上是字符识别，其识别方法主要有基于模板匹配的字符识别算法、基于特征统计匹配法、基于边缘检测和水平灰度变化特征的方法、基于颜色相似度及彩色边缘的算法等。
（1）基于模板匹配的字符识别算法 模板匹配是一种经典的模式识别方法，是最直接的字符识别方法，其实现方式是计算输入模式与样本之间的相似性，取相似性最大的样本为输入模式所属类别。这种方法具有较快的识别速度，尤其对二值图像，速度更快，可以满足实时性要求。
（2）基于特征统计匹配法 针对字符图像的特征提取的方法多种多样，有逐像素特征提取法、垂直方向数据统计特征提取法、基于网格的特征提取法、弧度梯度特征提取法等。这些特征对一般噪声不敏感，选取的特征能够反映出图像的局部细节特征，方法相对简单，然而在实际应用中，由于外部原因的存在常常会出现字符模糊、字符倾斜等情况，从而影响识别效果，当字符出现笔画融合、断裂、部分缺失时，此方法更加无能为力。因此，实际应用效果不理想，抗干扰性不强。
（3）基于边缘检测和水平灰度变化特征的方法 这类方法是使用最多的，其细分类也多，有用可变矩形模板进行检测搜索符合条件的车牌矩形区域的方法，有记录灰度水平跳变频度的方法，速度快，漏检率低，但误检率高。
（4）基于颜色相似度及彩色边缘的算法 此类方法一般利用颜色模型转换，结合先验知识，进行定位和判断，不受大小限制，精度较高；缺点是对图像品质要求高，对偏色、牌照褪色及背景色干扰等情况无能为力，一般也不独立使用。
2、行人识别系统由哪几部分组成？
行人识别系统由预处理、分类检测和决策报警三部分组成。
（1）预处理 通过传感器获得车辆前方的图像信息，对这些信息做预处理，如降噪、增强等。
（2）分类检测 用图像分割、模型提取等一些图像处理技术在图像中选取一些感兴趣的区域，即行人的候选区域，然后对候选区域进行进一步的验证，用分类等技术方法判断候选区域中是否包含行人。
（3）决策报警 对含有行人的区域进行跟踪，得到行人的运动轨迹，提高检测精度和速度的同时，也能对行人是否会和车辆发生碰撞进行判断，对可能发生碰撞的情况，进行报警或者其他避免碰撞的操作。
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2019.09.04
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