基于矩和小波变换的数字、字母字符识别研究

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1、第5卷(A版)第3期中国图象图形学报Vol.5(A),No.32000年3月JournalofImageandGraphicsMar.2000基于矩和小波变换的数字、字母字符识别研究沈会良李志能(浙江大学信息与电子工程学系,杭州310027)摘要欲实现汽车监控和管理智能化,必须正确识别牌照字符.在识别过程中,关键是特征向量的提取.小波变换能有效地提取字符的结构特征,而矩能够很好地对其进行描述.该文提出了一种用线性矩和小波变换提取数字、字母字符特征的方法,实验证明该方法有很高的识别率,达到97%以上,能够有效地进行字符的分类,可满足实际应用.关键词字符识别特征向量矩小波变换中图分类号

2、:TP391.43文献标识码:B文章编号:1006-8961(2000)01-0249-04AStudyofNumberandLetterCharacterRecognitionBasedonMomentsandWaveletTransformSHENHui-liang,LIZhi-neng(DepartmentofInformationandElectronicEngineering,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027)AbstractForthesakeofvehicleidentificationandintelligentmanagement

3、,it'snecessarytorecognizethecharac-tersonthelicenseinhighaccuracy.Selectionofafeatureextractionmethodisprobablythemostimportantfactorinrecognitionprocess.Thefeatureofnumberandlettercharacterconstructioncanbeextractedbywavelettrans-formeffectivelyanddescribedbymoments.Amethodofcharacterrecognit

4、ionbasedonlinearitymomentsandwavelettransformispresentedinthispaper.Theresultofexperimentshowshighrecognitionrateabove97%,whichindicatesthatthemethodcanbeputintopracticaluse.KeywordsCharacterrecognition,Featurevector,Moments,Wavelettransform矩是一个能很好地描述模式特征的量,在模式0引言识别中有较广泛的应用,但表达方式繁琐.本文提出一种能有效地表

5、述字符的线性矩,它形式简洁,具有在字符识别过程中,特征量的选取至关重要.有平移和伸缩不变性.[1][2]效的特征描述量有:矩、边界投影、样条曲线拟小波变换能给出信号完全而稳定的表示,能够[3][4]合、傅立叶描绘子、模板匹配等,针对不同的应得到不同尺度下信号的形式.从特征提取的角度来用,特征量的选择也不尽相同.当然,最终的效果还分析,其变换后的信号正包含了信号的主要特征,如有赖于模式分类器的性能,一个好的分类器应具有大致形状、变化位置及幅度等.很低的误识率和拒识率.一般来讲,一个字符识别系本文结合矩与小波变换来提取有效的字符特统的步骤如图1所示:征,组成一个特征向量,送入BP神经网

6、进行识别.图象获取字符分割二值化特征提取分类器图1字符识别系统框图收稿日期:1999-05-10;改回日期:1999-09-21250中国图象图形学报第5卷(A版)即mrow[k]是平移、伸缩不变的.1用矩和小波变换提取特征对于灰度图象,同样定义矩,只不过在形式上稍有差异,可写为N1.1线性矩的描述kMrow[k]=∑(Ckl-C0)õLklõfkl一幅包含有物体的二值图象可以表述如下:l=10,(i,j)∈物体其中,fkl为第l个灰线段的平均灰度值.同样可以定义f(i,j)=1,(i,j)

7、物体线性矩mrow,它具有平移、伸缩不变性,在此不再赘述.在图象上的初始参考点C0=(i0

8、,j0)定义如下:1.2小波变换描述i0=min(i:vj,使得f(i,j)=0,j=0,1,⋯,信号分析的方法一般有Fourier变换、窗口W-1;i=0,1,⋯,D-1)Fourier变换(Gabor变换)、小波变换3种.我们要j0=min(j:vi,使得f(i,j)=0,i=0,1,⋯,求在分析信号时,在低空间频率处有较高的频谱分D-1;j=0,1,⋯,W-1)辨率,同时在高空间频率处有较高的空间分辨率,即其中W、D分别为图象的宽度和高度.在图象上定义要求变换的

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