Abstract
Solving the problem of character information recognition is relevant in the analysis of text documents, identification of the character information on printed circuit boards and electronic components, recognition of labels on containers and railway cars, etc.Optimal matching algorithm, which provides the highest probability of a correct distinction, lies in calculating the correlation coefficient between the recognizable character and a set of all templates.A simple noise-immune algorithm for character information recognition that does not use the procedure of pre-segmentation and contour filtering, based on the combination of the correlation method and the minimum code distance criterion was proposed in the paper.The proposed algorithm allows significantly improve the probability of correct character recognition by slight complication of the processing algorithm and allows to determine the coordinates of characters, corresponding to one given pattern for one iteration.The obvious advantage of this algorithm is the absence of multiplication operations. Herewith, the computational complexity of the algorithm is reduced due to the lack of multiplication operations and decrease in the total number of addition operations.
Highlights
ВведениеВ современных системах машинного зрения актуальна задача распознавания символьной информации.
Решение такой задачи необходимо при распознавании регистрационных номеров автомобилей, надписей на железнодорожных вагонах и контейнерах, при идентификации символьной информации на печатных платах.
Для решения задачи распознавания символьной информации используют стандартную методику поиска и распознавания на изображениях фрагментов, соответствующих одному из множества шаблонов [2].
Summary
В современных системах машинного зрения актуальна задача распознавания символьной информации. Решение такой задачи необходимо при распознавании регистрационных номеров автомобилей, надписей на железнодорожных вагонах и контейнерах, при идентификации символьной информации на печатных платах. Для решения задачи распознавания символьной информации используют стандартную методику поиска и распознавания на изображениях фрагментов, соответствующих одному из множества шаблонов [2]. Первая из них – высокая вычислительная сложность решения задачи, которая возрастает с ростом количества используемых шаблонов. Для решения задачи распознавания символьной информации актуальна разработка помехоустойчивых алгоритмов распознавания, имеющих низкую вычислительную сложность. В работах [8, 9] предложены корреляционные алгоритмы распознавания символьной информации, которые не требуют выполнения операций умножения, и, соответственно, имеют низкую вычислительная сложность. Однако указанные алгоритмы распознавания не исследовались с точки зрения помехоустойчивости при распознавании искаженных и зашумленных объектов. В этой схеме блок принятия решений ставит в соответствие текущему шаблону символа координаты кадра, по которым данный символ расположен, и в которых величина корреляционной функции превысила пороговое значение
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callMore From: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
