基于GRNN的车牌识别算法的MATLAB仿真

基于GRNN的车牌识别算法的MATLAB仿真

车牌识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，它在交通管理、安全监控等领域有着广泛的应用。本文将介绍基于广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network，简称GRNN）的车牌识别算法，并提供相应的MATLAB仿真代码。

1. 算法原理

GRNN是一种基于RBF（径向基函数）网络的神经网络模型，它在回归任务中具有较好的性能。车牌识别问题可以看作是一个分类或者字符识别任务，而GRNN可以用于字符识别的回归问题。

GRNN的主要思想是将输入数据映射到高维空间，并用径向基函数对数据进行建模。其训练过程包括两个步骤：模式向量的构建和权重的计算。在模式向量的构建中，将训练数据映射到高维空间，并计算每个样本与模式向量之间的距离。在权重的计算中，根据距离计算每个样本的权重，然后利用这些权重进行回归预测。

2. 算法实现

下面是基于GRNN的车牌识别算法的MATLAB仿真代码：

% 载入训练数据和标签
load('train_data.mat');
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