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基于Hu不变矩和BP网络的条形码图像识别方法
被引量:
17
1
作者
田秋红
孙政荣
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第4期1563-1568,共6页
针对目前比较流行的一维条形码和二维条形码识别算法存在对几何失真图像的识别准确率较低的问题,提出了一种新的基于不变矩和BP网络的条形码识别方法,提取不变矩特征向量作为特征值输入BP网络,对其进行训练与测试,利用训练好的BP网络对...
针对目前比较流行的一维条形码和二维条形码识别算法存在对几何失真图像的识别准确率较低的问题,提出了一种新的基于不变矩和BP网络的条形码识别方法,提取不变矩特征向量作为特征值输入BP网络,对其进行训练与测试,利用训练好的BP网络对形变条形码图像进行识别,实现了对存在旋转、平移和缩放等几何失真的条形码图像的正确识别。实验结果表明,基于Hu不变矩和BP网络的条形码识别方法具有很强的抗图像平移、拉伸和旋转识别能力,并且具有实现简单、训练速度快、识别率高等特点。
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关键词
图像识别
条形码
不变矩特征向量
BP网络
几何失真
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职称材料
题名
基于Hu不变矩和BP网络的条形码图像识别方法
被引量:
17
1
作者
田秋红
孙政荣
机构
浙江理工大学信息电子学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第4期1563-1568,共6页
基金
浙江省自然科学基金项目(NY1110538)
文摘
针对目前比较流行的一维条形码和二维条形码识别算法存在对几何失真图像的识别准确率较低的问题,提出了一种新的基于不变矩和BP网络的条形码识别方法,提取不变矩特征向量作为特征值输入BP网络,对其进行训练与测试,利用训练好的BP网络对形变条形码图像进行识别,实现了对存在旋转、平移和缩放等几何失真的条形码图像的正确识别。实验结果表明,基于Hu不变矩和BP网络的条形码识别方法具有很强的抗图像平移、拉伸和旋转识别能力,并且具有实现简单、训练速度快、识别率高等特点。
关键词
图像识别
条形码
不变矩特征向量
BP网络
几何失真
Keywords
image recognition
bar code
eigenvectors of invariable moment
BP networks
geometric distortion
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Hu不变矩和BP网络的条形码图像识别方法
田秋红
孙政荣
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012
17
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