【摘 要】
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复杂背景下的字符识别研究从背景复杂的图象中提取感兴趣的字符区域,并进行字符识别,是字符识别研究中较为困难的课题之一.由于存在字符图象背景复杂、图象退化、字符缺损、
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复杂背景下的字符识别研究从背景复杂的图象中提取感兴趣的字符区域,并进行字符识别,是字符识别研究中较为困难的课题之一.由于存在字符图象背景复杂、图象退化、字符缺损、字符种类多等不利因素,研究出复杂背景下的字符识别通用算法有许多困难.该文针对上述问题,以牌照识别为例,从字符图象分割、预处理、字符特征提取和识别等方面进行了深入的研究.主要研究工作包括:提出了牌照区域的两种分割方法.一、基于角检测的字符图象分割方法.二、基于直线边缘检测的字符图象分割方法.提出了基于纹理的字符区域二值化方法.对两种常用的字符特征抽取方法作出改进.提出了加权笔划密度和加权外围特征的两种改进的字符特征提出方法.提出了多级神经网络分类器方法.对隐马尔可夫模型分类器在字符识别方面的应用作了探讨.
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