使用BP神经网络实现汽车牌照识别问题——附Matlab源代码

使用BP神经网络实现汽车牌照识别问题——附Matlab源代码

汽车牌照识别一直是图像处理和计算机视觉研究的重要领域之一。本文采用BP神经网络模型来解决这一问题。BP神经网络是一种有监督学习的神经网络模型，其特点是可以实现对样本数据进行分类和预测，并且具有较强的非线性表达能力。

本文采用MATLAB编程语言实现BP神经网络模型，以下为代码实现过程：

% 导入数据并进行预处理
load(‘license.mat’); %导入含标签的图片数据集
data = double(reshape(data, 720, []))/255; %将原始数据转换为0-1的灰度值
labels = categorical(labels); %将标签转换为分类类型

% 划分训练集和测试集
numTrain = 1000;
idx = randperm(size(data,2));
trainImages = data(:, idx(1:numTrain));
trainLabels = labels(idx(1:numTrain));
testImages = data(:, idx(numTrain+1:end));
testLabels = labels(idx(numTrain+1:end));

% 建立BP神经网络模型
hiddenSize1 = 200;
autoenc1 = trainAutoencoder(trainImages, hiddenSize1, …
‘MaxEpochs’,400, …
‘L2WeightRegularization’,0.004, …
‘SparsityRegularization’,4, …
‘SparsityProportion’,0.15, …
‘ScaleData’, false);
feat1 =

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