摘要
针对集装箱号字符排列方式多样、字符间隔随机、且存在字符紧密排列难以分割开的情况,提出一种将独立字符识别与连续字符识别结合起来应用于集装箱箱号识别的方法。在字符提取阶段,将相互间存在一定间隔的字符作为单个字符进行提取;将紧密排列的字符作为连续字符串进行整体提取。在字符识别阶段,对于单个字符采用基于神经网络的独立字符识别方法进行识别;而对于连续字符串,则利用基于HMM的连续字符识别技术进行识别。通过对1040幅集装箱号图像进行实验,识别率达92.5%。实验结果表明本文方法能够有效地对各种情况(包括字符紧密排列)的集装箱号图像进行识别。
针对集装箱号字符排列方式多样、字符间隔随机、且存在字符紧密排列难以分割开的情况,提出一种将独立字符识别与连续字符识别结合起来应用于集装箱箱号识别的方法。在字符提取阶段,将相互间存在一定间隔的字符作为单个字符进行提取;将紧密排列的字符作为连续字符串进行整体提取。在字符识别阶段,对于单个字符采用基于神经网络的独立字符识别方法进行识别;而对于连续字符串,则利用基于HMM的连续字符识别技术进行识别。通过对1040幅集装箱号图像进行实验,识别率达92.5%。实验结果表明本文方法能够有效地对各种情况(包括字符紧密排列)的集装箱号图像进行识别。
出处
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第S1期139-145,共7页
Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition)
基金
国家自然科学基金资助项目(61071161)
关键词
计算机视觉
图像处理
字符识别
隐马尔可夫模型
character recognition
computer vision
hidden Markov models
image processing