模板匹配下的限速交通标志识别算法研究

为实现限速交通标志的快速准确识别,采用模板匹配对限速交通标志进行识别。首先图像进行倾斜校正,并在HSV颜色空间进行分割,提取感兴趣区域(ROI),然后利用垂直投影分割字符,最后通过和模板字符进行匹配,比较两者相似度来识别字符。实验结果表明,该方法能够有效分割出限速交通标志的字符,并能准确的识别出标志。     

基于特征矩阵的高效数字识别算法

传统的数字识别算法存在识别速度、识别准确率和识别方法复杂度三者无法兼顾的问题,为解决该问题,提出了基于特征矩阵的高效数字识别算法。该算法首先在预处理的基础上获取字符的特征矩阵,然后用特征矩阵对字符的特征横线、竖线等特征进行提取,最后利用结构语句识别的方法实现数字识别。实验结果表明,基于特征矩阵的高效数字识别算法思路简单、速度快,且识别率达97％以上。     

基于数字图像处理的人民币纸币面值识别

利用粘连字符分割和句法识别的方法,对人民币纸币图像进行识别。经试验证明,该方法能正确识别纸币面值,同时对票面的污迹等噪声的抑制有很好的效果。     

基于Opencv的车牌识别研究与分析

通过OpenCV机器视觉库技术与Python开发平台对车牌识别进行了研究与分析,该车牌识别系统主要由图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等部分组成,实验表明该系统具有良好的识别效果。     

Hopfield神经网络在噪声字符识别中的应用

本文介绍了Hopfield神经网络相关知识,采用离散Hopfield神经网络对噪声字符进行识别．仿真使用离散Hopfield神经网络识别不同污染率的噪声字符,结果表明离散Hopfield神经网络对噪声字符的识别率高.     

女书文字切分算法的设计与实现

字符切分是影响文字识别的关键因素之一。在复杂背景下,字符的切分效果极大影响了识别的准确率。本文在处理复杂背景图像时采取了多种切分策略,从而提高了字符切分的准确率。在二值化中,采用了高效的大津法,实现全局动态二值化。然后对二值图像采用投影法进行粗切分,再利用连通域、改进的中点连线法进行曲线切分,以及改进的滴水算法进行粘连字符切分。实验结果表明,该方法有良好的切分效果,效率也相对较高。     

基于神经网络的车牌自动识别系统的研究

车牌自动识别系统是一种利用车辆的动态视频或静态图像从而进行车牌号码自动识别的模式识别技术,是计算机视觉技术与模式识别技术相结合的技术领域。本文应用图像处理技术对车牌进行定位、获取字符,对字符进行分割,利用神经网络识别技术来对车牌字符进行识别,从而达到较好的自动识别效果。     

宋体印刷数字快速识别算法的研究和应用

研究了宋体印刷数字快速识别的算法及该算法在小超市会员卡图像编号数字识别中的应用,该算法根据宋体印刷数字字符结构,抽取数字特征;然后根据这些特征构造编码器,进行编码识别.实验表明该算法速度快,精度高,抗干扰性强.     

一种基于VC++的智能车牌识别系统

一个典型的车牌识别系统一般由车牌图像预处理、车牌定位、车牌字符分割和识别等几部分组成。本文提出了一种基于VC++的车牌自动识别系统,对其中的关键技术进行了详细的说明。实验表明,该系统可以有效对汽车牌照进行定位与识别,具有一定的实际应用价值。     

ESA加密算法的研究及应用

对RSA算法进行研究,从常规RSA算法出发,用C++实现RSA加密解密算法类库,并在32位Windows平台上封装成组件,实现可以对任意字符进行RSA加密解密操作的窗体应用程序.     

城市车辆车牌识别技术研究

<正>随着城市道路中机动车辆数量逐年增加,拥挤的交通随处可见,如何去规范并引导车辆,首要是对车辆进行识别,对于车辆的识别重点是在于对于车牌的识别,本文在分析目前车牌识别技术方法的基础上,对车牌定位模块和字符分割模块进行了探讨,在车牌定位方式中,先归纳了车牌的纹理特征,提出了基于粗定位和精确定位的车牌定位方法,并采用基于k-means的车牌字符分割法对车牌处理。     

基于DSP的车牌识别系统

本文将TMS320C54XX作为核心器件用于车牌自动识别系统中,完成车牌图像的采集、数字图像的处理、提取车牌信息并针对提取的特征对字符进行识别。首先分析了车牌识别系统实现的背景。接着对车牌识别过程中所涉及的边缘检测、字符分割、大小归一化等一系列数字图象处理技术进行进一步的详细分析。最后选取最适合的网格特征提取法,以此为基础进行模扳匹配,最终识别出车牌号码。本文采用DSP作为核心处理器来完成识别过程的算法。     

创新·体验·成长——第28届上海市青少年科技创新大赛长宁选送全国项目掠影

本项目分析了视障儿童在阅读信息过程中的不同需求,开发了一个帮助视障儿童使用电脑阅读文档、辨别色彩的多功能工具。该工具先使用截图功能对屏幕上感兴趣的区域进行捕获,接着尝试文字识别,对于识别出的文字可以进行放大、调整字符间距并进行朗读,以方便弱视儿童获取信息;对于图形,     

一种改进的神经网络算法车牌识别算法研究

针对当前车辆识别算法,由于传统的特征提取车牌识别方法,直接通过图像的灰度特征进行车牌识别,当外界光线不足时,图像灰度特征不明显而不能准确识别相似字符,造成车牌误识别的问题.提出了一种改进的神经网络算法的车牌识别系统.通过建立汉字网络、字母数字网络找出相似字符之间的差异进行识别,实验表明,这种识别算法实现简单,识别准确率高.     

基于结构形状的印刷体数字识别方法

从数字的结构形状着手,通过分析印刷体数字的形状,提出了一种基于结构形状的印刷体数字识别方法。该方法不用对字符图像进行复杂的细化处理,减少了因细化带来的误差问题,因而识别速度非常快,实验证明了该方法的有效性。     

基于MATLAB的车牌识别系统的研究设计

在中国经济迅猛发展的时代,汽车引发的交通和公路管理问题,成为当今如何提高生活便利性的热门课题。本研究从实际出发,运用MATLAB技术主要完成,从各种环境所拍摄的图片中,准确地完成车牌图片到可辨识字符的转变,提取出可辨别的字符后,如何自动辨认识别字符。那么,第一个问题就需要运用图片处理中的各种光线色彩处理,以及图片字符的有效分割,第二个问题需要根据车牌字符的组成组建字符库,然后编写MATLAB程序,将预先处理所得到的字符和字符库里的字符对比,识别辨认出每一个字符。     

车牌字符识别研究

本文对以切割好的并经过归一化处理的车牌字符用K-L变换提取特征向量,K-L变换能降低特征维数并保持字符图象的主要特征。采用了四个径向基神经网络对车牌字符识别,降低了识别复杂度,具有较好的识别效果。     

基于SVM技术的英文字符识别方法

文章提供了一种采用SVM技术进行英文字符识别的方法,这种SVM多分类器实现了对英文字符的仿真识别,并且具有识别速度快、正确率高的特点.     

车牌识别系统中图像分割与识别技术研究

分析了汽车牌照的几何特征和成像特点,提出基于自适应性阈值的搜索策略,对图像中的车牌进行定位;利用Hough变换对图像进行倾斜矫正;然后设计一个三级分类器,对单个字符进行模式匹配,得到识别结果,最终实现对原始车牌图像的识别。     

基于纹理分析和梯度特征的车牌定位算法

车牌定位技术是车牌识别技术中最重要的部分,根据车牌区域字符的特点,提出了一种综合纹理分析和梯度特征的车牌定位方法.利用车牌字符的纹理特征提取出可能存在车牌的区域,再利用车牌字符和背景梯度的差异性进一步过滤掉由于背景原因产生的伪车牌区域,进而准确定位出真正的车牌区域.实验结果表明该方法运算量小,对复杂背景车辆图像有很好的定位效果,具有较好的应用性.