基于模糊判别准则和特征加权模板匹配的字符识别

字符识别算法的设计作为光学字符识别的最关键步骤,直接影响到字符识别的精度和速度。运用特征加权模板匹配算法并结合基于模糊原理的判别准则,设计了一个字符识别算法。该算法从当前应用最广泛的模板匹配法入手,对标准模板匹配算法加以改进。在此基础上利用模糊理论作为判断标准来进行字符识别。所提算法能够充分区分开字符笔画和非笔画部分对字符识别的影响大小,从而有效地提升了识别率和鲁棒性。从实验结果来看,该算法性能较优。     

模式识别中三种字符识别的方法

本文总结出三种字符识别的方法:基于模板匹配的字符识别法、完全基于字符的结构特点和笔画类型的识别法以及利用BP神经网络的字符识别法.     

基于字符笔画斜率特征的车牌识别算法研究

车牌字符识别是车牌智能识别系统中的关键技术之一,为了提高车牌字符识别准确率和实时性,提出了一种基于车牌字符笔画斜率特征的字符识别算法,新算法在对准确分割后的车牌字符图像进行归一化、二值化和细化等预处理后,提取车牌字符笔画像素点的斜率值,再将斜率值构造成识别向量,进而通过计算特征向量的夹角值实现待识别字符与标准模板字符的相似度判断;实验结果表明,新的算法与已有的传统字符识别算法相比,既提高了识别准确率,又降低了识别耗时,结果满足实际工程应用需要.     

模式识别中三种字符识别的方法

本文总结出三种字符识别的方法：基于模板匹配的字符识别法、完全基于字符的结构特点和笔画类型的识别法以及利用BP神经网络的字符识别法。     

一种新的车牌数字及字母字符识别方法

车牌字符识别是车牌自动识别系统的关键环节．车牌数字及字母字符识别是车牌字符识别的重要组成部分．传统的模板匹配法的缺点是在车牌图像质量退化时识别率较低．提出一种新的改进的模板匹配法．该方法定义前景匹配度、背景匹配度和整体失配度3种匹配测度进行模板匹配,匹配成功则直接获得识别结果,否则,对相似字符情形应用特征区域模板匹配法,对其他情形应用空心模板匹配法．实验结果表明,该方法对车牌字符褪色、污迹、断裂、模糊、光照不均等质量退化车牌图像具有较好的识别效果．     

基于模板匹配和神经网络车牌识别技术的研究

提出了一种基于模板匹配和神经网络相结合的车牌字符识别算法.采用二维经验模式分解算法(BEMD)对图像进行去噪处理,用Sobel算子进行边缘检测,使用累计直方图和低分辨率图进行特征提取,利用模板匹配法对车牌进行粗识别,对于模板匹配不可识别或难于识别的字符改用BP神经网络进一步识别.实验结果表明,车牌的识别率和识别速度都有所提高.     

一种新的用于集装箱字符的识别方法

主要以集装箱字符识别为例,详尽地论述了模板匹配的基本,同时,为了提高识别率,减少计算量和运行时间,满足实际应用的需要,特别是针对在实际图像中背景与字符均是彩色信息的应用来说,其二值化得到的图像可分为两种,即黑底白字和白底黑字,为了解决同一字符需要制作正反两种不同标准模板的问题,提出了一种改进的标准模板制作方法,这种模板能够自适应地匹配二值化后的正反图像,算法简单实用,理论与实验结果均表明,改进的模板匹配方法具有较高的识别率和坚韧性。     

手写维文字符分割中的多信息融合路径寻优方法

针对维吾尔词书写粘连和手写笔画漂移等问题,提出一种基于多信息融合路径寻优的字符分割算法.利用笔画提取、切分和聚类,过分割单词图像得到主体和附加字段,通过字段模糊匹配获得鲁棒的字根序列描述,以抑制笔画漂移造成的干扰;由建立的匹配位置高斯模型来估算字段匹配信息,经对单字分类器输出进行置信度转换,从而得到字符识别信息,再运用数据统计获取单词语义信息;由构建的字符序列二阶Markov语言模型,基于Bayes准则,提出了单词后验概率的多信息加权融合计算方法,通过字段匹配及字根合并的路径寻优,可得到最佳字符分割结果.在手写维文样本库上的实验表明,所提算法能有效提升字符分割的准确率和稳定性.     

基于并行特征匹配的车牌定位与识别算法

针对智能交通系统中车牌定位速度慢,信息识别准确度低的问题,提出了一种高性能的车牌定位及字符识别算法.进行车牌图像预处理,在彩色图像中搜索边缘密度快速突起的矩形域,在搜索后的矩形区域内采集相似走向的双边曲线,筛选出双边走向具有突出相似特征的区域,以此定位出包含字符的真实车牌区域,通过改进的神经网络模型进行多模板同位权值匹配,将待匹配模板逐层剔除,接着进行相似模板的异位权值匹配,准确识别出车牌图像里的字符信息.该算法抓住了车牌的矩形特征和字符具有的并行双边走向的重要特点,利用新型的同异位并行模板剔除方法,提高了车牌定位的速度和字符识别的准确度.     

车牌识别技术的研究与实现

在车牌自动识别系统中,因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变,给字符识别带来了很大困难.考虑到识别的实际应用及实时性要求,采用改进的模板匹配方法先将字符细化,再结合字符的全局特征,与模板的特征矢量进行匹配,误差最小的作为识别结果.实验结果表明,该算法具有较高的识别率及较好的抗噪性能,能够实现较好的车牌识别效果.