matlab版的车牌识别程序

已对车牌提取出特征，应用svm、k近邻和神经网络，分别建立车牌数字的识别模型。使用matlab编程。

%使用KNN进行分类。
%作者：赵力辉 清华大学自动化系

clc;
clear;
close all;

%KNN中选择的最近邻节点个数
K = 5;
%获取类别标号
load class.mat;
class_num = length（class）;

%获取样本集合
origin_data = load（‘Feature2.txt‘）;
[total_numfeature_num] = size（origin_data）;%total_num所有样本的个数，feature_num特征个数
data = origin_data（:2:feature_num）;%去除序号信息

%提取类别信息
OriginLabel = load（‘Index.txt‘）;
label = OriginLabel（1:total_num2）;

for i = 1:1

    %随机选取比例为ratio（0    ratio = 0.8;
    [total_numfeature_num] = size（data）;
    [train_settest_set] = subsetRand（total_num0.8）;
    train_ins = data（train_set:）‘;%用于训练的数据
    test_ins = data（test_set:）‘;%用于测试的数据
    train_label = label（train_set）; %训练样本标签
    test_label = label（test_set）; %测试样本标签
    test_num = length（test_set）; %测试集样本数目
    train_num = length（train_set）; %训练集样本数目

    X = [test_instrain_ins];
    %X = mapminmax（X01）; %将所有数据的特质进行归一化
    distance = dist（X）;  
    test_dist = distance（test_num+1:total_num1:test_num）;   %计算测试集到训练集中各个样本的距离
    
    [kmin_distindex] = sort（test_dist）;   %对各个测试样本的距离进行排序
    
    temp_label = zeros（class_numtest_num）; 
    predict_label = zeros（test_num1）;  %KNN预测标签
    for j = 1:test_num
        candidate = index（1:Kj）;   
        k_label = train_label（candidate）;  %获取到当前测试样本最近的K个样本点的标签
        for jj=1:class_num
            temp = （k_label==class（jj））;
            temp_label（jjj） = sum（temp）;
        end;
        [CI] = max（temp_label（:j））;
        predict_label（j） = class（I（1））;
    end
    res = predict_label - test_label;
    res = （res == 0）;
    accurate = sum（res）/test_num;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件        191  2009-05-09 23:08  code\class.mat

     文件     241156  2009-04-26 15:08  code\Feature2.txt

     文件      36893  2010-05-27 21:26  code\Index.txt

     文件       1796  2010-05-28 16:16  code\KNN.asv

     文件       1833  2010-05-28 16:17  code\KNN.m

     文件       1990  2010-05-30 11:31  code\PCA.m

     文件        322  2010-05-27 22:06  code\subsetRand.asv

     文件        322  2010-05-27 22:11  code\subsetRand.m

     文件        910  2010-05-27 22:06  code\SVM.asv

     文件        935  2010-05-27 22:13  code\SVM.m

     文件      20992  2010-04-08 14:35  code\svmpredict.mexw32

     文件      49664  2010-04-08 14:35  code\svmtrain.mexw32

     目录          0  2010-05-30 22:19  code

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