【摘 要】
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食品、药品包装上的点阵字符信息一般包含其生产日期和其它重要信息。针对目前单一的点阵字符识别方法准确率不高,且对点阵字符在复杂环境下(既包含点阵字符又包含连续字符)
【基金项目】
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广西科技重大专项(No.桂科AA18118004)
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食品、药品包装上的点阵字符信息一般包含其生产日期和其它重要信息。针对目前单一的点阵字符识别方法准确率不高,且对点阵字符在复杂环境下(既包含点阵字符又包含连续字符)字符定位准确性低的问题,本文提出了一种基于模板匹配和支持向量机(support vector machine, SVM)的组合点阵字符识别方法。本文方法先通过利用点阵字符的离散性质来准确定位点阵字符,然后分别通过基于灰度的模板匹配和基于特征的模板匹配方法得到两个判定结果。若判定结果相同则识别出字符;若判定结果相异,将这两个结果送给SVM进行识别,得出识别结果。实验结果表明,该方法在点阵字符的定位准确性和识别率方面都优于传统字符识别方法,且识别鲁棒性较好,字符识别率达到96.10%。
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