標識符的識別方法

特征的提取與選擇

　　在一個完善的模式識別系統(tǒng)中，特征的提取與選擇這一技術(shù)環(huán)節(jié)是必不可少的，它通常處于對象特征數(shù)據(jù)采集和分類識別這兩個環(huán)節(jié)之間，起著承上啟下的作用。特征提取與選擇品質(zhì)的優(yōu)劣極大地影響著分類器的設(shè)計和性能，它是模式識別三大核心問題之一。特征提取與選擇的基本任務(wù)是如何從眾多特征中找出那些最有效的特征，即把高維特征空間壓縮到低維特征空間，同時保留住絕大部分樣本信息，以便更有效地設(shè)計分類器。

　　目前，用于圖像處理的特征主要有：(1)幾何特征，如邊緣、紋理、輪廓、焦點(或角點)；(2)灰度統(tǒng)計特征，如灰度直方圖、頻譜、矩；(3)變換特征，如fourier描繪子、walsh變換系數(shù)等[1]。為了有效地完成識別或匹配，常常要求所提取的特征具有旋轉(zhuǎn)不變性。關(guān)于特征不變量，一是直接從原始的目標中提取，二是從已抽取的特征中構(gòu)造不變量。本文以全局特征為立足點，通過控制標識符本身的形狀特征構(gòu)造特征向量來實現(xiàn)對它的識別，采用圖像的灰度均值為主要特征量實現(xiàn)對數(shù)字特征的提取與識別。

整個識別流程如圖3所示：圖像采集卡采集到一幀圖像后，首先對圖像進行預(yù)處理以除字符圖像中的噪聲、壓縮冗余信息，得到規(guī)范化的點陣；然后判斷當(dāng)前圖像中是否有導(dǎo)航標識符出現(xiàn)，如果沒有則進入路徑識別模塊(這里假設(shè)自動導(dǎo)引車沒有偏離導(dǎo)航線)；反之，則判斷是數(shù)字標識符還是控制標識符，如果是控制標識符則進行控制標識符識別，如果是數(shù)字標識符將采取以下步驟：(1)抽行掃描，分析每行交點數(shù)目和邊界信息，確定數(shù)字標識符的感興趣區(qū)域，(2)提取數(shù)字標識符的特征，(3)應(yīng)用特征匹配法進行數(shù)字識別并輸出，(4)回歸導(dǎo)航線。
標識符分類識別