导读:本文包含了压印凹凸字符论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:特征脸,子空间,重构误差,凹凸字符
压印凹凸字符论文文献综述
李学勇,路长厚,李建美[1]（2008）在《基于重构误差的单类子空间压印凹凸字符识别》一文中研究指出针对压印凹凸字符色差低、图像质量差的特点,采用"特征脸"用于压印字符的整体特征提取和识别。针对"特征脸"不能充分利用样本类间信息的缺点,提出一种基于重构误差的压印凹凸字符识别新方法。该方法为每类字符分别建立子空间,然后获得测试样本在各个子空间下的重构图像,通过重构图像和原图像的均方差来实现压印字符的识别。该方法能够充分利用单类字符的共同特征和不同类字符之间的差别信息。试验结果表明,该方法能够显着提高识别率,满足实时性要求。(本文来源于《机械工程学报》期刊2008年05期）
李学勇[2]（2008）在《金属标牌压印凹凸字符的特征提取和识别方法研究》一文中研究指出工业标牌包含许多重要的信息,广泛地应用于各种机电产品中,是企业进行生产管理、质量控制和产品跟踪的重要载体。进行工业标牌的自动识别研究对于提高企业的信息化水平具有重要的意义。工业标牌中的字符分为印刷字符和压印凹凸字符,后者是识别的重点和难点。因为压印凹凸字符是“无色差”字符,和其他字符识别有本质的区别,现有的字符识别研究成果不适合于压印凹凸字符,必须研究与其相适应的识别方法。“环形光源图像”压印凹凸字符和“直接CCD图像”压印凹凸字符是两种通过不同方法得到的压印字符图像。前者特点是图像效果较好,但图像获取过程复杂,且图像效果不太稳定;后者则图像获取容易,但图像效果不理想。图像特点决定了图像处理方法和字符识别算法。文中分别采用不同方法对这两种压印字符进行了识别研究。针对“环形光源图像”压印字符尺寸小,提取字符内部结构困难,但字符外围轮廓清晰的特点,提出一种只通过字符外形轮廓进行字符识别的新方法。构建了基于外形轮廓的压印字符识别的框架,研究了字符轮廓提取、轮廓识别的具体方法,分析了存在的问题并给出了解决途径。研究了压印字符外形轮廓的提取方法。针对轮廓提取中经常出现的出现的边缘断裂问题,提出了一种边缘修补方法。采用二阶梯度图作为模板,采用边界跟踪作为工具来实现断裂边缘的修补。研究表明,该方法对于较大断裂的边缘修补具有良好的效果。研究了字符轮廓特征的提取方法。研究了轮廓矩的特征提取和计算方法。研究了实现压印字符重建所需要的Fourier描述子的个数。并为相应的特征建立了与之相适合的神经网络。实验表明,尽管两种特征都具有平移、旋转、缩放不变性,但是两种特征单独使用时存在区分相似外形能力差或对字符外形变化的鲁棒性较等问题。为此,引入特征融合的思想,提出了融合轮廓矩和Fourier描述子的特征提取方法。分别从特征融合的依据、方法、以及策略等方面研究了适合压印字符特征融合的方法。实验表明,混合特征集合了两种特征单独使用时的优点,提高了识别率。另外,文中还对基于小面模型和地形结构的边缘提取方法进行了研究。对“直接CCD图像”压印字符采用了基于子空间的全局特征提取方法。提出了一种适合压印字符特点的PCA实现方法。分别为每类字符建立一个子空间,通过PCA提取每类字符的共同统计特征,然后通过待识别字符在每类子空间下的重构误差来进行分类。研究表明,该方法充分运用了PCA变换的最佳逼近性能,并提取了单类字符的独有特征,获得了比常用PCA方法更高的识别率。并对该方法的适用范围进行了分析。将Fisher鉴别分析引入压印字符识别,分别采用线性鉴别分析(LDA)和核Fisher鉴别分析(KFDA)进行了压印凹凸字符的识别测试。为解决LDA中广泛存在的小样本问题、Fisher准则非最优问题以及计算量大等问题,将线性加权的思想应用于二维线性鉴别分析(2DLDA),提出了一种新的鉴别分析方法—二维加权的线性鉴别分析(2DWLDA)。给出了2DWLDA的主要思路,推导了采用2DWLDA计算鉴别矢量的方法,并且给出了加权函数的具体形式和计算方法。实验表明,新方法不仅解决了LDA中存在的上述问题,而且提高了识别率、减少了特征提取时间。对工业标牌的版面分析、字符切分及归一化方法进行了研究。研究了适合特定工业标牌的版面分析方法;采用基于最大方差的单字符切分方法实现了低灰度对比情况下的字符切分:并且研究了适合压印字符特点的归一化方法。(本文来源于《山东大学》期刊2008-04-22）
赵巍[3]（2008）在《金属材料压印凹凸小类别字符的识别研究》一文中研究指出字符识别是模式识别领域的一项传统课题,其中汽车车牌及手写字体、印刷字体等的识别研究已经取得了很大的进展并且得到了广泛应用,但是对于”无色差字符”(即字符与背景的材质相同)图像的研究远不如前者多,在研究成果和应用上也就相应产生了差距。这主要是由于这种”无色差字符”是靠凸、凹字模对压形成突出或者凹进表面的字体,在光学成像时,字符的轮廓是靠其表面不同强度的反射光,而不是靠材质对光线的不同吸收程度而形成的,比较有代表性的就是角铁、轮胎、标牌等。但是提高这种“无色差字符”的识别率,在诸多行业中,例如冶金、建材等均具有重要意义,对于车牌等字符识别的研究也均有极大的参考价值。本文提出实现角铁凹凸字符自动识别的一种方法。针对角铁凹凸字符图像的特点,结合光学字符识别技术,研究了角铁凹凸字符图像的预处理方法、字符的特征提取和字符的分类识别方法。在图像的预处理阶段,对图像进行了滤波、去噪;采用了一种以Canny算子为基础的自适应图像二值化方法并利用投影法取出单个字符。在字符的特征提取阶段,将一种适应性较强的13点特征点法与外围轮廓法相结合并将其引入到角铁上的压印凹凸字符识别中。在字符的识别阶段,采用神经网络的方法对角铁上的压印凹凸字符的数字集进行了识别实验,实践证明此种方法具有较强的实用性。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2008-03-05）
曹建海,路长厚,李磊[4]（2007）在《基于灰度图像的压印凹凸字符质量检测研究》一文中研究指出提出了直接在灰度图像上进行的压印字符质量检测的新方法。首先利用基于矢量和的最优圆心定位算法得到字符相似误差进行1次质量检测,然后以3点定位获得倾角误差进行2次质量检测。该方法是直接在灰度图像上提取检测特征,不仅保留图像的原始特征,克服了通常字符检测算法过分依赖于二值化算法及抗干扰性差等的弊病,而且快速,适合在线检测要求。实验表明,该方法不仅能检测不同灰度、位置和角度的压印字符,而且也适宜于有重迭、缺损等干扰的字符图像,正确检测率为97.27%。(本文来源于《光电子.激光》期刊2007年01期）
曹建海,李龙,路长厚[5]（2006）在《基于RBF-NN的压印凹凸字符质量检测研究》一文中研究指出提出了在灰度图像上直接提取压印字符的圆周投影和径向投影特征、基于径向基函数神经网络(RBF-NN)的压印凹凸字符质量检测新方法。检测实验表明,在灰度图像上提取检测特征,不仅保留了压印字符的原始特征,增强了抗干扰性,而且摈弃了复杂的字符图像二值化算法,减少了检测用时。该方法的检测速度为240字符/min,正确率为98.77%,满足标牌压印机的在线检测要求。(本文来源于《光电子·激光》期刊2006年08期）
路长厚,曹建海,李学勇,李建美[6]（2005）在《金属标牌中压印凹凸字符质量的在线检测研究》一文中研究指出标牌压印字符是"反光差"的凹凸字符,它的字符图像质量远不如"色差"字符,通常的基于二值化图像 的字符质量检测方法都不适宜。提出了利用圆周投影和矢量和直接获取灰度压印字符的质量判别特征值,以标准 压印字符为模板进行快速的标牌压印字符在线检测。该方法是直接对灰度图像抽取字符检测特征,不仅可以尽量 多地保持字符的原始特征,而且克服了传统的基于二值化字符图像进行检测时,过分依赖于二值化算法、抗干扰 性差等弊病。对标牌压印字符的检测试验表明,该方法不仅能检测不同灰度、位置、角度的压印字符,而且也适 宜于有重迭、缺损等干扰的字符图像,通过调整检测阈值,可以方便地控制压印字符质量,该方法有较高的实用 价值。(本文来源于《机械工程学报》期刊2005年02期）
压印凹凸字符论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
工业标牌包含许多重要的信息,广泛地应用于各种机电产品中,是企业进行生产管理、质量控制和产品跟踪的重要载体。进行工业标牌的自动识别研究对于提高企业的信息化水平具有重要的意义。工业标牌中的字符分为印刷字符和压印凹凸字符,后者是识别的重点和难点。因为压印凹凸字符是“无色差”字符,和其他字符识别有本质的区别,现有的字符识别研究成果不适合于压印凹凸字符,必须研究与其相适应的识别方法。“环形光源图像”压印凹凸字符和“直接CCD图像”压印凹凸字符是两种通过不同方法得到的压印字符图像。前者特点是图像效果较好,但图像获取过程复杂,且图像效果不太稳定;后者则图像获取容易,但图像效果不理想。图像特点决定了图像处理方法和字符识别算法。文中分别采用不同方法对这两种压印字符进行了识别研究。针对“环形光源图像”压印字符尺寸小,提取字符内部结构困难,但字符外围轮廓清晰的特点,提出一种只通过字符外形轮廓进行字符识别的新方法。构建了基于外形轮廓的压印字符识别的框架,研究了字符轮廓提取、轮廓识别的具体方法,分析了存在的问题并给出了解决途径。研究了压印字符外形轮廓的提取方法。针对轮廓提取中经常出现的出现的边缘断裂问题,提出了一种边缘修补方法。采用二阶梯度图作为模板,采用边界跟踪作为工具来实现断裂边缘的修补。研究表明,该方法对于较大断裂的边缘修补具有良好的效果。研究了字符轮廓特征的提取方法。研究了轮廓矩的特征提取和计算方法。研究了实现压印字符重建所需要的Fourier描述子的个数。并为相应的特征建立了与之相适合的神经网络。实验表明,尽管两种特征都具有平移、旋转、缩放不变性,但是两种特征单独使用时存在区分相似外形能力差或对字符外形变化的鲁棒性较等问题。为此,引入特征融合的思想,提出了融合轮廓矩和Fourier描述子的特征提取方法。分别从特征融合的依据、方法、以及策略等方面研究了适合压印字符特征融合的方法。实验表明,混合特征集合了两种特征单独使用时的优点,提高了识别率。另外,文中还对基于小面模型和地形结构的边缘提取方法进行了研究。对“直接CCD图像”压印字符采用了基于子空间的全局特征提取方法。提出了一种适合压印字符特点的PCA实现方法。分别为每类字符建立一个子空间,通过PCA提取每类字符的共同统计特征,然后通过待识别字符在每类子空间下的重构误差来进行分类。研究表明,该方法充分运用了PCA变换的最佳逼近性能,并提取了单类字符的独有特征,获得了比常用PCA方法更高的识别率。并对该方法的适用范围进行了分析。将Fisher鉴别分析引入压印字符识别,分别采用线性鉴别分析(LDA)和核Fisher鉴别分析(KFDA)进行了压印凹凸字符的识别测试。为解决LDA中广泛存在的小样本问题、Fisher准则非最优问题以及计算量大等问题,将线性加权的思想应用于二维线性鉴别分析(2DLDA),提出了一种新的鉴别分析方法—二维加权的线性鉴别分析(2DWLDA)。给出了2DWLDA的主要思路,推导了采用2DWLDA计算鉴别矢量的方法,并且给出了加权函数的具体形式和计算方法。实验表明,新方法不仅解决了LDA中存在的上述问题,而且提高了识别率、减少了特征提取时间。对工业标牌的版面分析、字符切分及归一化方法进行了研究。研究了适合特定工业标牌的版面分析方法;采用基于最大方差的单字符切分方法实现了低灰度对比情况下的字符切分:并且研究了适合压印字符特点的归一化方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
压印凹凸字符论文参考文献
[1].李学勇,路长厚,李建美.基于重构误差的单类子空间压印凹凸字符识别[J].机械工程学报.2008
[2].李学勇.金属标牌压印凹凸字符的特征提取和识别方法研究[D].山东大学.2008
[3].赵巍.金属材料压印凹凸小类别字符的识别研究[D].昆明理工大学.2008
[4].曹建海,路长厚,李磊.基于灰度图像的压印凹凸字符质量检测研究[J].光电子.激光.2007
[5].曹建海,李龙,路长厚.基于RBF-NN的压印凹凸字符质量检测研究[J].光电子·激光.2006
[6].路长厚,曹建海,李学勇,李建美.金属标牌中压印凹凸字符质量的在线检测研究[J].机械工程学报.2005