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车牌照定位与字符识别是目标自动识别的一个典型问题。车牌由有限的字母和数字组成，采用固定的印刷字体和排列顺序。在车牌自动识别系统中，因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变，给字符识别来了很大困难。BP神经网络算法是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过梯度算法利用迭代运算求解权值的一种学习方法。采用BP网络进行分类，并附加线性感知器来实现单字符的有效识别，算法简便，识别率高，可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别
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