《表1 算法性能对比：基于神经网络和图像识别的车牌识别技术》

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《基于神经网络和图像识别的车牌识别技术》

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为了对比本文所述的神经网络的性能，采用对比实验的方法。搭建标准的LeNet-5神经网络，使用本文中的训练集与数据集进行网络的训练和测试，结果如表1所示。从表1中可以看出，由于基于车牌识别的应用场景进行了输入、输出层数据格式的调整，文中的算法相较于标准的LetNet-5卷积神经网络，在汉字、数字和字母的识别准确率上均有所提升；由于减少了卷积层参数的数量，所以其算法在耗时上也有所下降。