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基于支持向量机的字符识别系统的研究与实现

徐铭杰  
【摘要】: 图像处理技术的发展自上世纪50年代,在20世纪60年代迅速发展并成为了一门新学科。到今天,数字图像处理在科学研究、工农业生产、军事技术、卫生医疗、政府部门等许多领域中,发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别在PC机上实现,识别算法多基于神经网络和模板匹配等。此类方法需要在样本数目足够多的前提下才能获得较好结果。系统在便携移动性方面具有很大的局限性。随着时代的发展,人们对于系统的实时处理要求越来越高,字符识别系统在保证系统运算速度、识别精度高的前提下,逐渐向集成化、便携性方向发展。本文基于这样的背景,提出了在嵌入式平台上通过支持向量机算法实现字符图像识别。 (1)图像预处理。对字符定位、倾斜校正、字符分割、字符归一化等方面进行了研究,比较了各算法的优缺点,对于关键的字符定位和字符分割两方面提出了自己解决方法。并且具有一定的通用性。 (2)字符识别。深入学习支持向量机算法,在提取字符图像的轮廓线数特征的基础上,利用傅立叶描绘子提取字符外轮廓线特征,将两者相结合作为SVM的向量进行训练、识别,最终实现字符识别。 (3)系统总体方案的提出。设计了字符识别系统的软件和硬件的总体框架。对嵌入式Linux系统开发进行了深入的研究和探讨。 (4)在嵌入式Linux平台上实现了以下功能:图像采集模块的开发过程中,对Linux下的USB摄像头驱动和V4L标准进行了深入的研究,并在此基础上实现了图像采集存储。移植并实现了PPP协议,使得终端能够无线上网。编写了socket服务器端和客户端程序,使得两者之间能进行数据交换,传输识别的字符。在此功能基础上,结合本文实现的字符识别功能,构成了一个完整的字符识别系统。


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