车牌识别(LRP)是智能交通系统中关键技术之一。以车牌识别为 基础，可以对车辆进行自动登记、验证、监视、报警，进而可以应用 在多种场合，如高速公路收费系统 道路、卡口监控系统 小区、停 车场收费 监控系统和车流统计等。在本文的研究中以模式识别和图 像处理技术为基础和基本手段，结合新兴领域的理论工具一一小波分 析，分别对车牌分割、车牌图像去噪和车牌字符识别三个方面做了系 统研究，并提出了有效的解决方法。

ISODATA算法是一种基于统计模式识别的，非常经典的非监督学习动态聚类算法，有较强的实用性。ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动地进行类别的“合并”和“分裂”，从而得到类数比较合理的聚类结果。-ISODATA algorithm is based on statistical pattern recognition, unsupervised learning is the classic dynamic clustering algorithm

大名鼎鼎的方帅的博士学位论文---目前,计算机智能视频监控在理论和应用上都面临着很多难题,国内外大批学者投身于该领域的研究和探索,并且取得了大量的成果.本文是在这些成果的基础上,对计算机智能视频监控系统的关键技术进行研究.主要贡献可概括如下:首先,对目标检测技术进行了研究,并提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法.利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行了有效的检测.接着,研究了复杂背景下多目标跟踪问题,提出了基于蒙特

自动定位车牌 并对车牌进行识别 以供交通部门对车辆进行统计管理-Automatic location identification license plate and license plate for the vehicle transportation sector statistics management