智能车票识别系统研究

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1、第27卷第9期计算机应用与软件Vo1．27No．92010年9月ComputerApplicationsandSoftwareSep．2010智能车票识别系统研究党力孔凡让(中国科学技术大学精密机械与精密仪器系安徽合肥230027)摘要智能车票识别系统在国内尚无先例，车票文本信息的识别是此研究的关键。针对不同的文本信息给出了合理的解决方案，采用Niblack二值化算法、垂直差分投影算法、基于识别的分割等方法解决了粘连断裂字符串分割这一难题，在分割的基础上用BP神经网络进行识别；提出了一种新的基于先验知识的条码二值化算法，对128码的标准译码算法进行了改进并联合使用相关译码算法；最后

2、综合利用数字识别结果、数据库技术、图像匹配技术解决了车票的汉字信息(站点名)识别。实验表明，提出的方法有效地完成了车票文本信息的识别，识别率较高。关键词车票识别粘连字符串分割先验知识图像匹配oNINTELLIGENTRECoGNIT10NSYSTEMFORTRAINTICKETSDangLiKongFanrang(DepartmentofPrecisionMachineryandPrecisionInstrumentation，UniversityofScienceandTechnologyofChina，Hefei230027，Anhui，China)AbstractIntell

3、igentrecognitionsystemfortrainticketshasnoprecedentinourcountryyet，therecognitionoftextinformationofthetick-etplaysakeyroleinthestudy．Rationalsolutionsareproposedinthispaperinviewofdifferenttextinformation，thesegmentationposeroftouchingandbrokencharactersstringhasbeensolvedwiththemethodsoftheN

4、iblackbinarizationalgorithm，theverticaldifferencepr0jcotingalgorithmandtherecognition·basedsegmentation，andonthebasisofthesegmentation，BPneuralnetworksisthenemployedforrecognising．Wedevelopedanewprioriknowledge-basedbarcodebinarizationalgorithm．andimprovedstandarddecodingalgorithmof128codeaswe

5、llasjointlyusedthecorrelateddecodingalgorithms．IntheendweachievedtherecognitionofChineseinformation(stationname)ontrainticketsbyintegrateduseofthedigitalrecognitionresult，databasetechnologyandtheimagematchingalgorithm．Thesemethodsproposedareprovedtobeeffectiveinaccomplishingtherecognitionoftex

6、tinformationonticketswithhigherrecognisingratebytheexperiments．KeywordsRecognitionoftrainticketsSegmentationoftouchingcharactersstringPrioriknowledgeImagematching0引言利用数字图像处理和模式识别技术研究火车票的防伪和自动验票是新的研究方向”J。本文研究的智能车票识别系统，通过将扫描仪、照相机等设备采集到的车票图像转换为电子车票，完成车票的防伪识别和自动验票。车票图像处理实际上就是文档图像处理，文档图像处理主要包括票据图像处

7、理』、文档数学公式提取等。文档图像识别的主要步骤包括扫描输入、预处理、版面分析、字符识别和文档理解等。车票图像在识别前要经过预处理和版面分析，目的就是要得到分割的各种信息，主要包括字符(数字)串、条码、汉字等，图1系统流程图进而对分割结果进行相应的处理和识别。其中，条码的译码字符串为粘连断裂字符串，因此该字符串的分割将成为数字信息1字符(数字)识别识别的最大障碍；条码是一个重要信息来源，其特点是模糊现象严重；汉字信息主要包括站点名等，如何建立一个高效简便的汉车票上的字