使用半监督CNN做车型识别，趋势所致，对大量未标记的数据使用sparse laplacian filter learning(SLFL) 获得卷积的滤波器。分类阶段，使用softmax进行多任务学习，每个车型的模型参数使用latent task 重建，对六类车辆进行分类，总图片数9850张。
cnn网络输入图像，输出每类车型的概率，网络包含两步，分别提取低层局部特征和高层全局特征，将低层和高层特征综合用来分类，叫layer-skipping。每步包括the convolutional layer, the absolute rectification layer, the local contrast normalization layer, the average pooling layer, and the subsampling layer组成。卷积层计算输入域滤波器的卷积，输出输入信号的非线性表示。绝对矫正层及局部对比度归一化层对卷积层的输出进行非线性变换。平均池化层和子采样层降低分辨率，对扭曲和移动鲁棒。网络的结构如下图所示：
权值学习 卷积层的滤波器组和softmax层分类器的参数
A. SLFL学习滤波器组
对输入数据U，学习滤波器组K，将U映射到A，即
A=sig(KTU)
Ai,j表示第i个特征在第j个样本上的激活，将Laplacian 滤波器学习公式化：
（13）
与稀疏编码类似，第一项使用字典B进行精确重建。第二项优化sps(⋅)使特征sparsity，分三步实现：特征矩阵行归一化，特征矩阵列归一化，加和所有矩阵元的绝对值，sps(⋅)公式化如下：
稀疏函数最小化是的特征具有population sparsity,high dispersal,lifetime sparsity属性。公式（13）的第三项将流形假设（manifold assumption）引入目标函数，流形假设支出临近的数据点具有相似的表示，可以使用图对流形的结构进行近似，图的点使用数据点表示，边的权值矩阵R表示为：
边的权值矩阵满足大的R对应近的点，流形假设最小化公式：
公式（13）的最后一项最小化A与U非线性映射的误差，分两步对B,A,K进行联合优化。
Step1：固定B,K，通过最小化问题学习A。
Step2 : 使用学习到的A，学习B,K。
SLFL优化步骤算法如下：
A. multi-task learning
W的每一列都是要给分类器，可以使用latent task的线性组合表示，T∈R(D+1)×K表示latent task矩阵，K是latent task的数目，权值矩阵的线性组合用C表示，每列表示对应车型的系数组合：
W=TC
为了学习T和C，将KL散度作为优化准则：
目标函数使用了L1-范数，T的Frobenius-范数归一化用来防止过拟合，T和C的目标函数为：
上式通过交替优化实现，具体见论文。实验结果
CNN卷积神经网络、VGG网络、残差网络ResNet、GTSRB数据集、交通标志识别系统
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前言：文章如有错误之处，敬请告知，谢谢~ 文章目录一、项目概述二、生成车牌数据集三、数据导入四、CNN模型构建五、模型训练六、训练结果展示七、预测单张车牌八、总结 一、项目概述本次项目目标是实现对自动生成的带有各种噪声的车牌识别。在噪声干扰情况下，车牌字符分割较困难，此次车牌识别是将车牌7个字符同时训练，字符包括31个省份简称、10个阿拉伯数字、24个英文字母（'O’和’I’除外），共有65个类别
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