将传统K-均值算法用于机动车号牌定位时对初始聚类中心依赖大,易陷入局部最优而不能准确定位号牌。将分冶思想用于改进初始聚类中心的选择,同时通过分析候选车牌形状和颜色来增加定位的准确率。该算法很好地解决了通过FAST角点来定位号牌中准确率的问题,与之前算法相比,改进后的K-均值算法改善了号牌识别的识别率,提高了聚类算法的收敛速度。
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