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1、湘京广播学院学报自然科学版’年月’跳,,第卷第期压几模式识别中三种字符识别的方法,,杨徐海兰刘彦婷磊中国传媒大学信息工程学院,北京,口沉粗匹配的、完全基于字符的结构特点和笔摘要本文总结出三种字符识别的方法基于模板字符识别法画类。型的识别法以及利用神经网络的字符识别法关健词模式识别模板匹配字符结构神经网络字符识别中一一一国分类号文献标识码文章编号加川一,一,玩力,,,《洲画’加,’飞’’’,。模式识别技术的应用之一就是汽车牌照识别点阵与模板进行匹配。,它是基于图像处理和图像识别的理论对于一张如果进行特征提取对输人特征矢量的选取,是否全
2、面刻,,含有汽车牌照的图片首先进行图像处理和计算确画字符的特征直接影响识别结果总定其中车牌的位,置后再对车牌进行一系列的图像结出以下几种矢量选取的方法,进。处理和字符分割而识别出各字符本文讲述字基元数符识别部分,目前识别字符的方法有三种。水平基元数扫描字符的每行看其线段个数垂直基元数扫描字符的每列看其线段个数基于模板匹配的方法平均宽度水平平均宽度扫描每行看其起始字符点和模板匹配法有两种一种是进行特征提取后结束字符点间的距离,,垂直平均宽度扫描每列看其起始字符点与模板匹配一种是不进行特征提取直接将字符和二一一收稿日期只作者简介徐海兰一
3、,女汉族,江苏盐城人,中国传媒大学信号与信息处理专业硕士研究生‘加第期徐海兰等模式识别中三种字符识别的方法、、结束字符点间的距离可分为横笔画竖笔画左斜笔画弧笔画是一条,。投影曲线段可分为两类开弧笔画和闭弧笔画所谓开弧笔,,行投影记录每行字符点数目画指该弧笔画没有形成封闭环如字母“”。,列投影记录每列字符点数目而闭弧笔画则形成一个封闭的环如数字“”。,把上述特征综合起来就形成了字符的特征根据字符的这些特点可以对字母和数字。,,矢量进行逐级的分类形成一颗判定树每个字符就是如果不进行特征提取,将输人的字符点阵直一个叶子。这种方法不需要对分
4、割得到的字符进接与模板库做,,,匹配的话首先要将输入字符放大行大小归一化也不需要建立样本库完全依据字或缩小至库中模板同样尺寸,即经过大小归一化符自身的结构特征进行逼近识别。。后才能匹配我的实验中将库中模板定为。基于神经网络的字符识别大小缩放过程可以用双线性插值或高阶插值等图像处理的方法,大小归一化之后与库中模方法板逐个,根据车牌中七个字符的顺序可以确比较典型前向网络、,定需要识别的字符是汉字数字或字母这样可以,。本文重点介绍一下另一种缩小匹配的范围提高识别的速度比较先进的广受关,。对于一些很相似的字符分割字符时字符中注的字符识别方法
5、人工神经网络法一个神笔,所—,画的位置稍微的变化都会影响到识别结果经网络是由许多相互连接的相同的结点构成的,,。以很难一次识别成功需要对其进行二次识别例这些结点也称为处理单元每一个处理单如和,和等。,可以用到下面元的动作都是。再次识别时比较简单的每一个处理单元由,“”,将要讲到的利用字符结构的方法搜索字符的笔上游的几个处理单元接受输入信号产生一个,,,“”。画例如区分识别和可以搜索字符的右下标量输出传给下游一组处理单元神经网络,、、角如果多出一捺笔画则认为是区分和则就是由这样的处理单元组成的非线性自适应自,。搜索字符的左边有超出阂值
6、宽度的一竖笔画则组织的系统。,,认为是这样经过二次识别后可以很有效的人工神经网络的研究最初是受生物神经系统。,,提高字符识别率启发的那么它就会有类似于生物神经的神经。元它是由最简单的人工神经元并联或者再加串。基于字符结构的方法连组成的人们通常用图形来表示网络系统的输。人到输出的转化关系单个神经元可以表示为图这种方法就没有必要使用上述大小归一化这的模,,型结构其中神经元的矢量用矩形形式可,以表示为「丁,一步骤了而且归一化过程会不可避免的丢失有⋯」权矩阵〔,。,。用的字符信息造成图像的失真那么用字符结叭⋯」,,‘构的方法就避免了这一步的
7、信息丢失,而且提高一一一飞。了识别速度由于汽车牌照中使用的字符包括汉字、字母·和阿拉伯数字,它们都是印刷体,,笔结构固定画。,,规范但是汉字的笔画比较复杂所以这种方法。更适于对字母和数字的识别少、一了一一一字母和数字的结构在水平方向上有三种类输一入——神经一元月,,型左右对称左大右小左小右大竖直方向上也图有三种类,,。单个神经元输出与输人之间的对应关型上下对称上大下小上小下大再。系看笔画也有两大类直笔画和弧笔画直笔画又可表示为北京广播学院学报自然科学版第卷,。人输出关系可以以单层神经网络递推将前一艺。层的输出作为后一层的输人如图所示
8、一个具其中,称为阀值,或偏差,代表某种激活函有层神经网络的输人输出关系可写为。数关系式单个神。经元就是一个多输人单输出的系统几两个或更多的单个神经元相并联则构成单层神经称网络,两个或两个以上的单层神经网络相级联则邪几。构成多层神经网络
