基于计算机视觉的书脊识别算法研究

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3、大学硕士学位论文摘要摘要目前随着人们藏书的增加，图书管理愈加困难。在书架上手动管理书本对人类来说是一个繁琐的任务，如果能将这部分工作交由机器人来完成，这将大大减少人类的工作量。但计算机在图书的定位与搜索方面，相对于人类来说相距较大。传统的图书定位与识别通常是基于RFID技术实现的，而RFID技术存在维护成本高的问题。本文实现了一种基于计算机视觉的图书自动定位算法，包括书脊轮廓提取算法、基于文本的书脊识别算法和基于图像的书脊识别算法。通过分析书脊轮廓的视觉特征，提出了一种基于视觉特征的书脊轮廓提取算法。克服了现有书脊分割算法针对书脊之间出现缝隙和书脊杂乱摆放时无法正确分割书脊的不足

4、。提出了一种基于梯度的边缘生长算法，获取书脊的候选边框，结合基于最大独立子集的候选书脊筛选算法，达到了较好的分割效果。实验结果证明，在书脊摆放整齐时，有相较于传统算法更好的分割效果，而且能够解决书脊摆放杂乱时无法正确分割的缺陷，在书脊摆放杂乱时，也达到了较高的有效分割率。针对书脊图像的场景提出了一种基于MSER特征的文本定位算法。并且根据书脊图像中文本信息的特征提出了文本筛选算法，从而能够准确的对图书信息进行识别。对于经过仿射变化的参考图像而言，得到的特征点匹配结果中常常有很多的误匹配特征点，造成不理想的特征点匹配结果。原因在于目前对于匹配结果的评价只能在线性结构进行评价而忽略了

5、非线性结构带来的影响。本文提出了一种基于机器学习的比较特征向量方法，用模式分类问题替代现有的匹配方法。实验结果表明，本文算法针对误匹配点对的剔除有较好的效果。关键词：书脊轮廓；直线检测；文本定位；图像匹配；特征误匹配IAbstractAbstractAtpresent,withtheincreaseofpeople'slibrary,librarymanagementisbecomingmoreandmoredifficult.Theshelfmanualmanagementofbooksisatedioustaskforhumans,ifthisworkcanbedonebyr

6、obots,thehumanworkwillbegreatlyreduce.Butthegapbetweenhumanandcomputerintheimagepositioningandsearchisverylarge.BookmanagementisusuallybasedonRFIDtechnology,Thispaperstudiestheexistingalgorithmsforsegmentationandrecognitionofthespineimage,proposeabookmanagementalgorithmbasedoncomputervision.T

7、hisalgorithmincludesthespinecontourextraction,imagematching,textlocation.Analysisofthespinecontourextractionalgorithmbasedonbookspinefeatures.Thispaperproposesaoptimizedbookspinesegmentationalgorithmswhichovercomesthedefectsofexistingbookspin