卷积神经网络车牌识别

本基于BP神经网络和卷积神经网络对手写数字识别进行研究,使用10000张已标注的大小为28*28的手写数字图片进行训练和测试,从所有图片中随机选出9000张作为训练样本对网络进行训练,另外1000张作

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种源于人工神经网络（Neural Network，NN）的深度机器学习方法，近年来在图像识别领域取得了巨大的成功。C

卷积神经网络和递归神经网络(构建神经网络,进行数据处理,包括卷积神经网络和递归神经网络)

车牌识别算法的训练数据集,每个字符大约有500~800张不等,每张字符图片的像素大约是28*28,用dropout等正则化避免过拟合的话,训练集是足够的。

车牌识别（基于模板匹配和神经网络），压缩包里包含神经网络的车牌识别算法、模板匹配的车牌识别算法、车牌字符模板、神经网络训练字符、参考文献

适合零基础学习的代码。本设计完全基于matlab开发车牌识别系统，修复原代码中的BUG，适用于matlab2014a。图示车牌识别的各个过程，最后基于神经网络算法完成分类识别。

SVM与人工神经网络的车牌识别的源码,适合车牌识别的入门

基于Matlab的车牌识别系统(神经网络) 用的是Matlab来制作完成,通过对训练集的训练,最后所得到的结果还是很理想的。可以自己上传要识别的车牌图片!

基于神经网络集成的汽车牌照识别，利用神经网络的集成来进行车牌识别！！

这个是本人的毕设来的，基于BP神经网络的车牌识别。