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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的辦法包含根據(jù)邏輯回歸模型的定位方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定位方法。比如，我們能使用這些。opencv所提供的根據(jù)haar特點(diǎn)聯(lián)級(jí)分類(lèi)算法，練習(xí)車(chē)牌定位系統(tǒng)軟件�？墒谴朔椒ǖ木毩�(xí)十分用時(shí)，歸類(lèi)的定位高效率也不高。因而，在目標(biāo)方向?qū)用�，基于神�?jīng)網(wǎng)絡(luò)的辦法是流行方式。在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定位方法中，通常采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)人目標(biāo)特點(diǎn)。因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)不會(huì)改變，在學(xué)習(xí)中能夠加上候選區(qū)域，對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行篩選。恰當(dāng)?shù)姆诸?lèi)候選區(qū)域是目標(biāo)方向位置。這類(lèi)方法很多實(shí)體模型，例如RCNN，fasterRCNN，SSD等。

字符分割
字符分割任務(wù)是把幾列或多做標(biāo)識(shí)符圖像中的每一個(gè)標(biāo)識(shí)符從全部圖像中切成單獨(dú)標(biāo)識(shí)符圖象。傳統(tǒng)字符分割優(yōu)化算法能夠分為兩種:立即分割法和根據(jù)圖象組織學(xué)的分割法。立即切分方式簡(jiǎn)易，根據(jù)一些先驗(yàn)知識(shí)，如車(chē)牌號(hào)標(biāo)識(shí)符遍布，協(xié)助一些基本的投射算法實(shí)現(xiàn)切分；根據(jù)組織學(xué)的劃分方式選用圖像分割、澎漲浸蝕等工藝來(lái)決定標(biāo)識(shí)符圖象位置。傳統(tǒng)字符分割優(yōu)化算法也對(duì)外部影響比較敏感，如車(chē)牌號(hào)坡度、標(biāo)識(shí)符破損黏連等。車(chē)牌號(hào)標(biāo)識(shí)符正確的切分對(duì)字段的鑒別尤為重要，只會(huì)在恰當(dāng)切分的情形下才能保證識(shí)別精確性。伴隨著神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)代邏輯飛速發(fā)展，端對(duì)端的圖像分類(lèi)識(shí)別系統(tǒng)也獲得了非常大的創(chuàng)新，因此大多都是OCR手機(jī)軟件慢慢解決傳統(tǒng)字符分割解決，根據(jù)鑒別互聯(lián)網(wǎng)立即鑒別好幾個(gè)標(biāo)識(shí)符。

圖像識(shí)別
圖像識(shí)別是以包括一個(gè)或幾個(gè)標(biāo)識(shí)符的照片中獲取字符代碼的一個(gè)過(guò)程。最典型的圖像識(shí)別方法是什么基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像分類(lèi)方式。在圖像分類(lèi)方式中，圖象只有導(dǎo)出一個(gè)歸類(lèi)，換句話說(shuō)，圖象只有包括一個(gè)字符圖象。這就需要字符分割具有較高的精確性。另一種鑒別方法都是基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端對(duì)端圖像識(shí)別方式。此方法把整個(gè)車(chē)牌圖片鍵入互聯(lián)網(wǎng)，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)將會(huì)導(dǎo)出全部標(biāo)識(shí)符。端對(duì)端方式直接到除開(kāi)字符分割全過(guò)程，防止了字符分割不正確導(dǎo)致的穩(wěn)定損害，但端對(duì)端方式還對(duì)車(chē)牌號(hào)歪斜等其它影響比較敏感。