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贝叶斯分类器的特点是: 贝叶斯分类并不把一个对象对地指派给某一类,而是通过计算得出属于某一类的概率,具有大概率的类便是该对象所属的类; 一般情况下在贝叶斯分类中的属性都潜在地起作用,即并不是一个或几个属性决定分类,而是的属性都参与分类; 贝叶斯分类对象的属性可以是离散的、连续的,也可以是混合的。 贝叶斯定理给出了小化误差的解决方法,可用于分类和预测。但在实际中,它并不能直接利用,它需要知道据的确切分布概率,而实际上我们并不能确切的给据的分布概率。因此我们在很多分类方法中都会作出某种假设以逼近贝叶斯定理的要求。 决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。 决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图,我们可以用下图来表示。
可自动提醒固定车辆用户的有效时长,固定车辆在出场时,系统会通过语音播报功能和字符显示功能提示“此车有效期是*****”。如过期后仍未充值延期的,则该车在入场时自动转为临时车辆入场。固定车辆也可以分为以下几种:储值车辆就好比像充值消费一样,按照实际消费多少便从系统中扣除多少的方式,系统只需识别车牌,只是在停车时不需要缴纳现金,停车的的收费金额按照临时车辆停车的收费规则计算。
车牌识别进出停车场无需刷卡、无需停车,加快车辆进出场速度,避免拥堵,减少鸣笛噪音,省去了车主停车刷卡的步骤,节省了车主停车时间,同时也避免了车主因卡丢失、卡损坏需要换卡、补卡的烦恼。
基于模板匹配的字符识别算法匹配就是将不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景象获取的两幅或者多幅图像在空间上对准,或者根据已有模式在另一幅图像中寻找相应的模式。在遥感图像的处理时需要把不同波段传感器对同一事物的多光谱图像按照像点对应套准,然后根据像点的性质进行分类。如果在不同时间内对同一地面拍摄的两幅图像,经套准后找到其中特征有了变化的像点,就可以用来分析图中那些部分发生了变化,而利用放在一定间距处的两只传感器对同一物体拍摄得到两幅图片,找出对应点后可计算出物体离开摄像机的距离,即深度信息。一般的图像匹配技术是利用已知的模板和某种算法对识别图像进行匹配计算,从而判断图像中是否含有该模板的信息和获取坐标,车牌的字符匹配就是这种匹配技术。即车牌字符匹配的实现方式是计算输入模式的车牌字符与样本之间的相似性,取相似性大的样本为输入样本所属的类别。