【摘 要】
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传统铭牌字符识别主要通过计算铭牌字符图片的灰度平均值来判定,由于铭牌字符具有笔画方向特征、轮廓特征,同时字符之间存在着一定的排列特征。提出融合字符及字符排列特征的
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61262041;61472168);云南省自然科学基金重点项目(2013FA030)
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传统铭牌字符识别主要通过计算铭牌字符图片的灰度平均值来判定,由于铭牌字符具有笔画方向特征、轮廓特征,同时字符之间存在着一定的排列特征。提出融合字符及字符排列特征的铭牌识别方法,首先对铭牌字符图片分别进行横、竖、撇三个方向上的小波变换,求出三个方向上的小波平均能量,再提取出字符的边缘方向直方图,以小波平均能量和边缘方向直方图构成特征向量,用支持向量机分类器训练并构建候选字符识别模型,得到候选字符,然后利用铭牌字符排列特点和铭牌的样本数据训练构建N阶马尔科夫字符排列模型,借助于模型对候选字符进行约束获得铭牌识
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