基于局部二值模式与多层感知器的中文车牌字符识别高效算法

用Python实现模式识别中的感知器算法，测试数据在压缩包的data.txt文件中，结果会输出每一次权值向量的调整以及迭代次数和最终权值向量。

模式识别课程中的简单的基础实验操作，适用于MATLAB平台

Perceptron algorithm Matlab source code

C# 对车牌识别定位车牌二值化。完美车牌识别系统,定位率高,附30张测试图片,供参考学习

车牌识别是电子警察系统重要的功能模块,字符识别是车牌识别的关键步骤。目前，BP（BackPropagation）人工神经网络因其优越的性能而广泛应用到车牌识别中，但是BP神经网络在局部极值、假饱和、收

基于统计特征和环数的车牌字符识别算法研究，王彦秀，胡君萍，针对车牌字符识别中特征提取方法对相似字符识别的不足之处，提出了一种基于环数特征和车牌多个统计特征的提取方法。首先将车牌的

局部线性二值模式是局部二值模式的升级，通过垂直方向和水平方向的像素点与中心像素点比较得到一副由二进制数组成的图像。其识别效果优于LBp,用MATLAB代码编写！

感知器:Didatic感知器模型

给定字符，提取字符的欧元数、十三网格等作为字符特征

基于卷积神经网络的车牌照字符