论文摘要
针对道路场景中数字字符高噪声、多视角和难以定位识别的问题,提出了一种稳健的道路场景数字字符定位识别算法。采用基于色彩空间和边缘增强的最大稳定极值区域（MSER）算法来提取候选区域,设计了几何约束滤波器,并与笔画宽度变换（SWT）联合滤除非字符区域,得到字符定位结果。对Lenet-5中的收敛函数和池化窗进行改进,将定位后的字符区域归一化输入网络中,得到最终的字符识别结果。实验结果表明,本文算法的字符召回率达到90.0%,综合性能值达到0.89,字符识别率达到88.6%,优于同类算法性能。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 白睿,徐友春,李永乐,李炯,谢枫
关键词: 机器视觉,数字字符识别,色彩空间,最大稳定极值区域,笔画宽度变换,卷积神经网络
来源: 激光与光电子学进展 2019年19期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用
单位: 陆军军事交通学院
基金: 国家自然科学基金(91220301),国家重点基础研发计划(2016YFB0100903)
分类号: U463.6;TP391.41
页码: 211-219
总页数: 9
文件大小: 789K
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标签：机器视觉论文; 数字字符识别论文; 色彩空间论文; 最大稳定极值区域论文; 笔画宽度变换论文; 卷积神经网络论文;