基于形态学的数字符号图像骨架的识别方法研究

在数字符号图像骨架的识别中,对于数字符号图像骨架的多样性和复杂性,尚缺乏一种准确和通用的识别方法,对此提出了基于形态学的数字符号图像骨架的特征值提取方法。该方法定义了骨架中的端点、节点等概念,利用数学形态学的方法识别图像骨架。计算机仿真表明,该方法不仅具有通用性,而且具有很高的准确性。     

基于神经网络数字识别方法的研究

针对无指针式仪表表盘的数字识别问题,提出一种基于特征提取和粗糙集特征约简的神经网络数字识别方法;该方法首先利用数字图像预处理技术处理图像并利用特征提取方法提取数字图像特征,然后利用粗糙集理论进行特征约简,最后将约简后的信息输入到训练好的神经网络进行识别;实验表明,相对于传统方法,该方法具有识别率高、速度快的特点,具有较高的实用价值;并且该方法在保留神经网络高鲁棒性的同时,为快速准确地进行数字识别开辟了新的途径。     

数字仪表液晶显示识别设计

随着生产智能化的发展,自动化设备广泛应用于工业控制、交通、生产领域。由于技术的进步以及成本的降低,液晶显示屏逐渐取代数码管,成为自动化仪表的关键显示设备,显示包括温度、湿度、指标、参数等重要数据。为了实现生产和监控的自动化,往往需要对仪表液晶显示屏的值进行识别。由于各类仪表液晶显示数值差别较大,数值识别方法各异,导致识别的成功率较低。本文研究自动化仪表液晶显示识别的技术现状,分析自动化仪表液晶显示识别的原理。研究中,根据自动化仪表液晶显示的特定字符,利用定位数字区域、数字特征提取和神经网络识别算法设计判定识别的方法。经实验仿真能够准确识别仪表的液晶显示区域的数字。     

基于四足机器人的工业仪表数字识别方法研究

在工业现场自主巡检中,由于定位误差和光线角度等因素的影响,使得四足机器人仅依靠机器视觉难以实现高精度的仪表数字识别。针对上述问题,提出一种结合移动机器人运动的工业仪表数字识别方法。该方法首先基于图像感知的四足机器人控制策略实现仪表对准,来获取大小适中的仪表图片,进而使用改进自动色彩均衡(ACE)算法提高图片清晰度,并使用改进高效准确的场景文本(EAST)检测器来优化仪表数字漏检情况,最后获得仪表数字识别结果。在基于四足机器人的工业巡检实验平台中验证了该识别方法,实验结果表明上述方法对工业仪表数字识别准确率达97.75%。     

基于图像识别技术的手写数字识别方法

随着世界经济越来越发达,各国经济交流日益加深,人们每天要处理大量的票据.手写数字在这个领域是必不缺少的,例如人们要处理许多支票、发票、货物单等数据,这些都要大量与数据打交道.传统的方法是利用光学的光电变换原理对数字进行识别,该方法对环境要求比较高,成本较高,识别率和实时性比较低.文中提出基于图像识别的对0至9手写数字识别技术.实验表明,对2,3,4,5,8,9字符准确识别,而对1,7,0,6,数字基本识别无误,该方法提高了对数字识别率和实时性.     

电子秤作弊黑盒测试中显示信息获取的方法与实现

本文就台式电子秤软件作弊检测问题介绍了一种台式电子秤作弊黑盒检测系统,针对该系统中的重要实现模块——显示信息获取模块,基于硬件分析给出相应的实现方法并应用于实际检测中。     

基于启发式GA-SVM的手写数字字符识别的研究

数字字符识别技术是图像处理领域中的一个重要研究方向,并且在社会经济生活的许多方面有着越来越广泛的应用.预处理是手写数字识别中重要的一个环节,它的优劣直接关系到识别算法的性能.文中提出了一种改进后的数字字符识别处理方案.该方案首先对输入的数字字符图像进行预处理,然后使用大津法进行全局图像阈值选取,通过阈值处理将灰度图像转化为二值图像.最后利用libsvm加强工具箱和启发式遗传算法进行手写数字的识别.实验结果显示该方法提高了识别数字的准确度.     

视觉导航自动车辆用BP神经网络数字识别方法的研究

为了满足视觉导航自动车辆AGV对阿拉伯数字准确、快速识别的要求,该文提出了基于BP神经网络的数字识别方法。为满足对数字识别实时性、准确性的要求,研究改进了数字识别的算法,考察了隐层节点数对收敛速度、数字识别效果的影响以及学习率η对收敛速度的影响,并选取了较好的学习率对阿拉伯数字进行了网络训练,得到了网络收敛后的权值和阈值矩阵。在有噪声的条件下,进行了实验检验,实验结果表明该方法能够实现对阿拉伯数字的准确、快速识别。     

新奇硬件

番茄重量跟iPod的关系 这款来自德国厨具专家ADE的Rihanna iPod音响秤还是吸引了我们的目光。该电子秤本身可承受最大11磅（约五公斤）的重量，配备LCD显示屏读数，拥有2W的内置音箱。在称重的同时享受美妙的音乐，     

基于结构形状的印刷体数字识别方法

从数字的结构形状着手,通过分析印刷体数字的形状,提出了一种基于结构形状的印刷体数字识别方法。该方法不用对字符图像进行复杂的细化处理,减少了因细化带来的误差问题,因而识别速度非常快,实验证明了该方法的有效性。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

基于轮廓提取的电能表视觉识别技术

为了对电能表的位置进行准确的识别,提出了一种电表轮廓检测的新方法。采用机器视觉技术读取电表图像,然后对目标进行提取和识别,获取需要的电表信息。该方法利用液晶屏的识别,液晶屏外围矩形环和表肚区域的确定,实现了电表的识别与精确定位;采用OpenCV编程实现了电表轮廓提取的完整过程。     

基于半色调技术的印前图像篡改检测方法

本文印前图像特指图像数字排版经编辑确认后的数字印刷样张,其以栅格处理器分色后的加网二进制形式存储.数字样张一经确认,其来源的合法性便不受怀疑.但是,从印刷的整体流程来看,数字样张的存储、传输过程中仍有较大的篡改风险.现有的复制移动篡改检测算法存在特征维度高、计算开销大或检测率较低等问题,而且不适用于分色后的二进制样张.本文提出了一种基于半色调图像网点密度特征的Copy-Move篡改检测方法,该方法针对分色处理后的CMYK目标图像的二值量化处理,采用滑动分块的方法对目标图像进行分块,通过提取图像块CMYK四个通道的局部网点密度特征对图像块进行篡改检测.实验结果表明,该方法在图像篡改检测上较以往方法相比具有较低的时间复杂度和较高的检测率,并且对图像篡改区域的旋转攻击、小尺度缩放攻击等具有较好的鲁棒性.     

数字式仪表自动判读软件设计与应用

针对基于视频的数字式仪表数据采集中仪表类型的多样性和示值判读的复杂性,设计了一套完整的仪表示值自动判读算法,采用多种自适应算法进行了表盘图像预处理和刻度提取与分割,并采用协同模式识别算法进行表盘刻度的识别,较好地保证了算法的自动化程度和结果的准确性。实验表明,该算法自动化程度高,判读准确。具有较强的实用性。     

基于FPGA和ARM的数字存储示波器控制系统的设计

本数字示波器以FPGA和ARM9(S3C2410)为核心芯片,由输入信号调制、触发控制、数据采集、数据处理、波形显示和操作面板等功能模块组成;既具有一般示波器实时采样的功能,还具有等效采样和预触发的功能;在显示上以LCD触摸屏的方式,通过ARM9与FPGA的通讯能在LCD800×480上显示被测信号的频率和扫描速度等;设计中采用模块化设计方法,并使用了多种EDA工具,提高了设计的效率。     

一种数字仪表显示值快速识别方法

提出了一种数字仪表显示值的快速识别方法。该方法首先由计算机自动定位分割图像中的数字区域并实现单个数字的切分,然后对每个数字图像提取了一组具有较高区分度且计算简单的典型特征,最后,基于模糊识别的最大隶属原则,构造了一种数字识别器,实现了仪表显示值的实时识别。试验表明:该方法的识别率高达99%,对7位数字的识别时间不超过20毫秒,并且具有较强的抗干扰能力,达到了仪表显示值识别的速度和准确率要求。     

基于CNN 的银行卡数字识别方法

在拍摄银行卡时,由于受拍摄角度的不确定性、光照条件的复杂性及卡背景的多 样性等众多因素的干扰,使得自然拍摄场景的银行卡数字识别算法存在较大挑战。为此,提出 一种基于卷积神经网络(CNN)的银行卡数字识别框架。首先,通过投影矫正、边缘检测和形态 学等一系列图像处理算法获取目标数字区域;其次,通过增强的数据集训练一个CNN,使用该 网络通过滑窗识别获取上述目标数字区域,输出初始银行卡号序列,生成为一个数字曲线图; 最后,提出了滑窗优化算法,该平滑算法输入上述初始的银行卡号曲线图,对其进行优化,继 而分割出单个数字并输出最终结果。实验结果表明算法显著提高了银行卡数字识别和分割的准 确率,同时针对较复杂的银行卡图像仍然具有较好的鲁棒性。     

Radon变换不变矩在数字水印技术中的应用

几何形状识别在计算机视觉中具有重要意义,不变矩由于其在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变,而且具有全局特性,是几何形状识别的主要方法。但现有的基于不变矩理论的数字水印算法还不多,而且传统的数字水印算法在水印检测时均存在误检和漏检的问题。针对以上提出的问题,文章提出一种基于Radon变换不变矩鲁棒性数字水印技术可以有效地减少水印的漏检和误检问题并经过仿真实验证明,该方法对于旋转,缩放,平移等几何攻击具有很好鲁棒性的同时,对于常规信号处理（加噪,滤波,JPEG压缩等）攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

数显仪表数字实时识别系统的设计与实现

为了对数显仪表数字识别系统进行改进和优化设计,提出了一种新的识别和研究方法,并设计了一个七段数码管和液晶屏数显示仪表的实时数字自动识别系统.先对仪表数字图像二值化、去除噪声等预处理算法进行了研究,利用各数字背景四连通区域对象的个数和标识矩阵元素的分布来构造识别特征从而对数字进行分类识别,采用基于模型编程的方法结合系统仿真软件Simulink建立仿真模型.该系统识别率达98.6%以上,实验结果表明了该模型和方法的有效性和实用性.