中英文混合识别的利器—ABBYY FineReader

我们在日常的信息化办公过程当中,经常利用OCR(光学字符识别)技术,通过扫描仪或数码相机检查纸上打印的字符,并通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机数字化的文档。但是,在实际的     

基于模板匹配法的字符识别算法研究

对字符识别概念、过程和模板匹配法的原理进行探讨;从算法流程、关键代码等方面重点研究三种基于模板的字符识别算法;然后通过字符在七种不同状态下的识别率与误识字符进行对比分析;从识别率和时间性能上比较三种字符识别算法的优劣,为工业字符识别提供可选依据。     

基于SVM的草写体字符识别器

本文提出了一种草写体字符识别器,它基于分割和识别方式的关键模型,适用于任何草写体单词系统,通过支持向量机（SVM）和神经气体实现字符的分类。在单一类别或非单一类别中,神经气体采用验证某些字符是否在上部和下部的连接情况,然后由SVM进行字符的识别。在数据库中,对57,293个字符采用草写体字符识别器进行训练和试验。根据识别率与特殊的神经分类器,如学习向量机的数字化和多层感知器的比较,SVM的性能较好。在草写体字符识别中,SVM的识别率是最高的。     

基于模板匹配和支持向量机的点阵字符识别研究

食品、药品包装上的点阵字符信息一般包含生产日期和其他重要信息。针对目前单一的点阵字符识别方法准确率不高,且对点阵字符在复杂环境下（既包含点阵字符又包含连续字符）字符定位准确性低的问题,提出了一种基于模板匹配和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的组合点阵字符识别方法。该方法利用点阵字符的离散性质来准确定位点阵字符,然后分别通过基于灰度的模板匹配和基于特征的模板匹配方法得到两个判定结果。若判定结果相同,则识别出字符;若判定结果相异,将这两个结果送给SVM进行识别,得出识别结果。实验结果表明,该方法在点阵字符的定位准确性和识别率方面都优于传统字符识别方法,且识别鲁棒性较好,字符识别率达到96.10%。     

基于深度神经网络的烟码智能识别方法

卷烟条码是烟草局对卷烟是否串货销售的主要判断依据,针对当前人工录码方式操作烦琐、效率低、成本高的问题,提出一种基于深度神经网络的烟码智能识别方法.首先通过迁移学习技术构建区域检测模型,实现对烟码区域的准确定位;然后采用基于角点检测的切割算法将烟码区域切分为待识别的小块;再构建字符识别模型,对小块进行多字符识别;最后按顺序拼接各小块的识别结果输出完整烟码.实验结果表明,该方法准确率高、运行速度快,能够替代人工录码方式,满足实际应用需求.     

标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法

针对仪表标牌上一些字符间距较小,传统分割方法不准确,字符识别率不高的问题,提出了一种标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法。首先对标牌图像进行中值滤波、二值化等预处理;其次运用数学形态学方法对预处理后的图像进行开运算及腐蚀,将字符间一些无用的信息去掉,增大字符间距;继而通过形心算法找出每个字符的几何中心坐标,并通过Sobel边缘检测算子根据几何中心坐标获取每个字符边框,建立ROI,再返回标牌原图利用已经建立的ROI从中分割字符,在分割的每个字符后加5像素宽的矩形间隔条后重建字符图像,再进行OCR字符识别。经过对993块标牌进行字符识别实验,算法的识别率达到95.7%,表明文中算法是对标牌字符识别的一种有效算法。     

基于自适应差分进化极限学习机的车牌识别算法

针对目前车牌识别算法中存在的模型训练慢、字符识别准确率低等问题,研究了一种基于自适应差分进化极限学习机的车牌识别算法。综合利用边缘检测和颜色定位的优点来检测车牌区域,然后用改进后的垂直投影法对车牌区域进行分割,最后将自适应差分进化极限学习机用于字符识别。研究结果表明,所提出算法具有训练速度快、字符识别率高等优点,可以应用于复杂的交通场景。     

基于MSER与SVM算法的车牌定位识别方法

针对实际车牌识别系统中车牌位置定位难、字符识别率低等问题,提出了一种基于MSER与SVM算法的车牌定位识别。该方法分为定位和识别两步,输入图像经过预处理,通过MSER与SVM算法直接提取出车牌的字符区域,然后将车牌字符图像裁剪送入识别阶段,识别阶段同样利用SVM算法对车牌字符进行识别。经验证,该车牌定位识别方法识别速度快、准确率高,能够适用于实际生活中较为复杂的交通环境。     

基于小波矩和主分量分析的车牌字符识别方法

随着物联网技术的发展,车联网的应用日益广泛,从而对车牌字符的识别提出了更高的要求,而字符识别的关键在于特征的提取和选择。提出了一种基于小波矩和主分量分析提取和选择特征向量的方法。该方法首先通过小波矩提取字符的特征,然后通过主分量分析对提取的特征进行选择,最后将特征向量送入BP神经网络进行字符识别。该方法能够很好的反映图像的全局特征和局部特征,并且具有较强的抗干扰能力。实验结果表明,该方法可以得到较好的识别效果。     

粗糙集理论在字符识别中的应用

介绍了粗糙集理论在字符识别中的应用，首先叙述了粗糙集理论的相关内容，并讨论了粗糙集中的概念和方法与字符识别的关系，然后介绍了几个常用的粗糙集在字符识别中应用的算法并给出了例子。     

基于灰度多值化的身份证号码识别

为了方便警察在公共场所核对居民的身份证信息,实现身份证号码的自动识别,提出了一种基于灰度多值化的身份证号码识别方法。该方法的思想是先找到身份证的四条边缘在图像中的位置,根据身份证号码所处区域在身份证中是固定的,可以定位到身份证号码所在区域;采用投影法分割出身份证号码单个字符;将单个字符灰度图像进行多值化处理,提取字符的网格特征,利用模板匹配法识别出字符。该方法不仅能快速地识别出号码,而且对于比较模糊或亮度不均匀的图像也能准确地识别。     

基于PCI总线多路图像采集卡的研究

本文在设计了一种基于PCI总线的多路同步图像采集卡,该视频采集卡以FPGA为逻辑控制中心,采用SAA7111将四路视频信号分别转换为数字图像数据,经FIFO缓存后,由PCI总线接口芯片PCI9052将数据送入计算机,最后通过应用程序将图像显示出来。     

小波变换在身份证图像降噪中的应用研究

针对非理想身份证图像中存在的斑点噪声,利用小波变换降噪的特点,将身份证图像进行小波分解,然后分别采用硬阈值、软阈值和小波指数函数三种方法进行降噪处理。结果表明小波指数方法是较优降噪方法,可以有效地降低原图像的斑点噪声并保留图像细节。     

基于图像变形的卡用户认知性(英文)

尽管许多人可能并没有意识到,各类卡已经被广泛应用到我们的日常生活当中。其中,信用卡,现金卡,驾驶执照,等等,其实与钱包同等重要。为了防止这些卡被非法使用,用户认证是必不可少的。最常用的用户认证方法就是要求用户提供某些个人信息。如果用户提供的信息与卡中记录的信息一致,我们就认为用户是合法的。然而如果个人信息被泄露,卡就有可能被非法使用。本论文的目的就是要提供一种新的基于图像变形的卡用户认证方法。其基本思路是把真正持卡人的脸部图像通过图像变形隐藏到某个覆盖数据下,并把恢复原图像所需要的钥匙信息分散保存到卡,终端,服务器等不同地方。在用户使用卡的时候,认证系统可以利用反变形技术恢复原图像,让受权人察知到用户的真伪,从而有效地保护持卡人的权益。     

基于机器视觉的农药残留速测卡结果判读方法

针对人工判读大批量农药残留速测卡结果存在的误判率高、效率低等问题,提出基于机器视觉的农药残留速测卡结果准确快速判读方法,根据判读原理设计图像采集系统,利用边缘检测技术结合特征提取对速测卡图像处理分析。实验结果表明,该方法在保证准确性的前提下,判读效率达到约500次判读每分钟,能够满足蔬菜采摘前和销售前大批量农药残留检测需求,有助于绿色蔬菜溯源系统的建设和管理。     

强力输送带全断面实时透视仪的图象显卡设置

中国矿业大学(北京校区)研制的强力输送带全断面实时透视仪，最初在386微机中采用了特制的图象处理卡VP12，并配有专用图象监视器CASPER，后来采用了ET6000显卡，皮带图象可直接在微机屏幕上显示。由于微机更新换代极快，一年后该显卡在市场上已很难买到，只好改为Trident9685显卡，而后又改用TNT2型等。每改换一次显卡，必须找出现卡驱程的原代码，从新编写显程，而原代码又很难找到。为了避免这种麻烦，采用了VBE标准编程，只要修改显卡的设置模式序号，程序就不用改写。本文详述了这一研制情况。     

图像采集处理系统开发

利用Matrox公司图像采集卡的高级图像处理及模式识别库(Matrox Imaging Library.MIL)开发的图像采集处理系统.可以进行图像采集、存储、显示、处理等操作.并通过一实例说明系统的功能.     

图像采集卡开发库函数调用及二次开发探讨

以OK系列图像采集卡配合CCD探测器作为图像采集处理系统,详细介绍了如何在VC 环境下利用图像采集卡进行用户的二次开发。     

基于CPLD的CCD相机图像信号模拟器的设计

本文讲述了对某CCD相机的图像数据输出接口和图像数据源的模拟过程。主要在CPLD器件上实现,通过应用基于Channellink技术(LVDS串行/解串技术)的Camlink标准接口传输方案,最终以LVDS方式输出信号,可以用来检测图像采集卡的工作状态。     

移动平台下的身份证图像字符分割方法研究

基于移动平台的身份证识别有广阔的应用。针对智能手机拍照的二代身份证图像字符分割进行了研究,提出了基于图像对照的字符分割方法,该方法可对身份证图像在拍照过程中的旋转进行自适应校正,并能有效实现手机拍照身份证图像字符的精确分割,进而有利于身份证字符在移动平台上进行识别。