为提高字符识别率,将DAG-SVM(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine)算法应用于字符识别,提出了一种基于DAG-SVM的OCR(Optical Character Recognition)中文字符识别系统,分别对图像预处理、分割,字符识别3个模块进行了研究与...为提高字符识别率,将DAG-SVM(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine)算法应用于字符识别,提出了一种基于DAG-SVM的OCR(Optical Character Recognition)中文字符识别系统,分别对图像预处理、分割,字符识别3个模块进行了研究与实现。图像预处理采用图像滤波、灰度化处理、图像归正;图像分割包括二值化处理、横向及纵向分割;字符识别模块对当前流行的三大类算法进行了研究,选用DAG-SVM作为字符识别的算法,并基于Matlab进行了实现及验证。结果表明该系统OCR字符识别率达92.86%。展开更多
双目视觉算法中,需要对获得的图像进行预处理。常用的处理方法是进行去噪声和直方图均衡,虽然能改善相机畸变和光照异常带来的影响,但忽略了色彩本身对特征点的影响。该方法首先结合人脸肤色特点采用参考白的方法对亮度进行了补偿,而后...双目视觉算法中,需要对获得的图像进行预处理。常用的处理方法是进行去噪声和直方图均衡,虽然能改善相机畸变和光照异常带来的影响,但忽略了色彩本身对特征点的影响。该方法首先结合人脸肤色特点采用参考白的方法对亮度进行了补偿,而后经过同态滤波,将颜色变化转化为亮度变化,增强了图像细节,最后采用尺度不变特征变换(Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)算法对实验的若干幅图像提取特征点。实验分析表明,该方法减少了冗余特征点,使分布均匀化,避免了特征匹配中出现过多的误匹配对,降低了匹配难度。展开更多
文摘为提高字符识别率,将DAG-SVM(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine)算法应用于字符识别,提出了一种基于DAG-SVM的OCR(Optical Character Recognition)中文字符识别系统,分别对图像预处理、分割,字符识别3个模块进行了研究与实现。图像预处理采用图像滤波、灰度化处理、图像归正;图像分割包括二值化处理、横向及纵向分割;字符识别模块对当前流行的三大类算法进行了研究,选用DAG-SVM作为字符识别的算法,并基于Matlab进行了实现及验证。结果表明该系统OCR字符识别率达92.86%。
文摘双目视觉算法中,需要对获得的图像进行预处理。常用的处理方法是进行去噪声和直方图均衡,虽然能改善相机畸变和光照异常带来的影响,但忽略了色彩本身对特征点的影响。该方法首先结合人脸肤色特点采用参考白的方法对亮度进行了补偿,而后经过同态滤波,将颜色变化转化为亮度变化,增强了图像细节,最后采用尺度不变特征变换(Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)算法对实验的若干幅图像提取特征点。实验分析表明,该方法减少了冗余特征点,使分布均匀化,避免了特征匹配中出现过多的误匹配对,降低了匹配难度。