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根据模板匹配的畸变字符识别算法.该算法能够全自动校正因为面层投射所造成的畸变字符图象,明显提升面层字符识别的准确率.随后对校正后的图象开展字符定位,终根据模板匹配算法对字符作出.实验结果显示,畸变字符校正算法合理地提升了算法针对圆上上字符的鉴别工作能力,在检测中获得了优良的实际效果.根据模板匹配的畸变字符识别算法.该算法能够全自动校正因为面层投射所造成的畸变字符图象,明显提升面层字符识别的准确率.随后对校正后的图象开展字符定位,终根据模板匹配算法对字符作出.实验结果显示,畸变字符校正算法合理地提升了算法针对圆上上字符的鉴别工作能力,光学筛选机销售,在检测中获得了优良的实际效果.
解决低图像给识别任务带来的困难,构造了一个由图像增强网络(encnn)和手写体数字识别网络(lenet-5)组成的低图片识别框架.将图像增强网络嫁接在识别网络前,并使用提出的策略进行模型学习.使得低图像在被识别前图像得到较大的---,终实现低手写体图像识别率的提高.实验部分将提出的方法和在单纯使用低图像或高清图作为训练集进行训练的方法进行了对比,实验表明在低图像上,提出的方法有更高的数字识别率,且有---的泛化能力.
根据电子器件管理平台,盱眙光学筛选机,可以对产品的生产制造、货运物流、市场销售及其应用等阶段开展---。喷码字符做为一种常见产品---码,其检验、鉴别在赋码---系统软件中拥有---的影响力。对于字符的鉴别,普遍的方式 主要是根据软件系统设计方案的,该方式 不利机器设备当场智能化系统管理方法。因而,文中设计方案了一套根据fpga和单脉冲藕合神经元网络(pcnn)的喷码字符识别技术。文中关键研究方向及結果为:(1)对于基本方式 在图像二值分割时,实际效果不理想化的难题,文中选用pcnn算法融合交叉熵基础理论来分割图像。,根据matlab对pcnn算法的基础实体模型剖析,对于不一样灰度值像素数火時刻不一样的特点,开展图像的二值分割。随后,运用每一次分割后图像与原图像的交叉熵的基础理论,明确pcnn在分割图像时,什么时候为二值分割图像。该方式 完成了图像的全自动分割,光学筛选机价格,且实际效果---。(2)对于传统式投射分割方式 只有分割持续字符,没法分割点阵喷码字符的难题,文中明确提出---的投射分割算法。该算法运用喷码字符中点阵裂缝与字符间隔的关联,根据---分割阀值的尺寸将一串串字符分割成单独字符,便于于字符svm算法及鉴别。---后的算法不但可以分割持续字符,光学筛选机技术指导,并且---的解决了传统式投射算法没法分割点阵字符的难题。(3)对于喷码字符的点阵特点,文中明确提出---的网格图特点算法,并改变字符鉴别标准。
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