【摘要】：隨著手機(jī)等各種智能移動(dòng)設(shè)備的發(fā)展,人們?cè)絹?lái)越關(guān)注對(duì)生活中及工業(yè)環(huán)境等自然場(chǎng)景下文本信息的獲取與利用。自然場(chǎng)景中的文本信息不同于印刷文本,它具有多樣的語(yǔ)言文字、不同的字體和大小、復(fù)雜背景的干擾、殘缺和污損的影響,這些都為自然場(chǎng)景下文本信息的獲取與利用帶來(lái)一定的困難和挑戰(zhàn)。本論文致力于對(duì)自然場(chǎng)景下文本區(qū)域準(zhǔn)確定位和識(shí)別的研究,重點(diǎn)研究英文字符與數(shù)字區(qū)域的定位與識(shí)別;并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究自然場(chǎng)景文本區(qū)域定位與識(shí)別的一種特殊場(chǎng)景,復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下的鐵路油罐車車號(hào)區(qū)域定位與識(shí)別。鐵路油罐車車號(hào)區(qū)域作為自然場(chǎng)景下文本區(qū)域的一部分,因其字符存在斷裂等特點(diǎn),本論文把復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下的鐵路油罐車車號(hào)區(qū)域定位與識(shí)別作為自然場(chǎng)景下文本區(qū)域定位與識(shí)別的一種特殊場(chǎng)景進(jìn)行研究,以達(dá)到從復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下的眾多干擾中準(zhǔn)確定位出鐵路油罐車車號(hào)區(qū)域的目的,并對(duì)其進(jìn)行斷裂字符的分隔與識(shí)別。本論文在充分對(duì)比總結(jié)各種文本區(qū)域定位方法的基礎(chǔ)之上,給出一種既適用于自然場(chǎng)景下普遍存在的英文字母和數(shù)字區(qū)域的定位,也適用于復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下鐵路油罐車車號(hào)區(qū)域定位的通用方法。該方法對(duì)尺寸大小不同、存在傾斜、受光照變化影響的文本區(qū)域具有較好的定位效果,首先利用最大穩(wěn)定極值區(qū)域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)檢測(cè)獲取極值區(qū)域,并從得到的極值區(qū)域中篩選、連接成有效區(qū)域?qū)?進(jìn)一步由有效區(qū)域?qū)Φ玫饺?lián)體區(qū)域,然后由符合一定特征的三聯(lián)體區(qū)域連接成候選文本區(qū)域,并利用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)對(duì)候選文本區(qū)域進(jìn)行篩選。該方法對(duì)自然場(chǎng)景下的文本區(qū)域具有較好的定位效果,為驗(yàn)證本方法的通用性,本論文對(duì)自然場(chǎng)景下一個(gè)特殊應(yīng)用場(chǎng)景-復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下鐵路油罐車車號(hào)信息的獲取進(jìn)行研究。本論文充分針對(duì)鐵路油罐車車號(hào)字符斷裂的特點(diǎn),給出一種適合于斷裂字符的分隔方法。對(duì)于字符的識(shí)別考慮到自然場(chǎng)景下的字符種類繁多、字體多變,而鐵路油罐車車號(hào)字符種類固定、字體變化相對(duì)較少,采用不同的方法對(duì)這兩大應(yīng)用場(chǎng)景中的字符進(jìn)行識(shí)別。對(duì)于自然場(chǎng)景下普遍存在的英文字母和數(shù)字,使用Tesseract-OCR進(jìn)行訓(xùn)練與識(shí)別;對(duì)于鐵路油罐車車號(hào)字符,本論文利用SVM對(duì)其進(jìn)行分類識(shí)別。經(jīng)過(guò)大量實(shí)驗(yàn)證明,本論文所采用方法對(duì)兩大研究場(chǎng)景中的文本信息具有較好的定位與識(shí)別效果。
[Abstract]:With the development of various smart mobile devices such as mobile phones, people pay more and more attention to the acquisition and utilization of text information in natural scenes such as life and industrial environment. Text information in natural scenes is different from printed text, it has a variety of languages, different fonts and sizes, complex background interference, damage and the impact of defacement, All these bring some difficulties and challenges to the acquisition and utilization of text information in natural scenes. This thesis is devoted to the research of the exact location and recognition of the following regions of the natural scene, focusing on the localization and recognition of the English character and digital regions; On this basis, a special scene of text location and recognition of natural scene, regional location and recognition of railway tanker number in complex industrial environment is further studied. As a part of the following area of natural scene, the railway tanker car number area is characterized by the rupture of its characters. In this paper, the location and recognition of the railway tanker number in complex industrial environment is studied as a special scene of the location and recognition of the local area in the following natural scene. In order to locate the area of railway tanker number accurately from many disturbances in complex industrial environment, and to separate and recognize the broken characters. On the basis of comparing and summarizing all kinds of text region localization methods, this paper presents a new location method which is suitable for English alphabet and digital region, which is widely used in natural scene. It is also applicable to the regional location of railway tanker number in complex industrial environment. This method has better localization effect for text regions with different sizes and tilting, which are affected by illumination changes. Firstly, the maximum stable extremum region (Maximally Stable Extremal Regions,MSER) is used to detect and obtain the extremum region, and the obtained extreme value region is screened. Then the triplet region is connected to the candidate text region by the effective region pair, and then the candidate text region is selected by using support vector machine (Support Vector Machine,SVM). In order to verify the generality of this method, this paper studies the acquisition of railway tanker number information in complex industrial environment, which is a special application scene in natural scene. In this paper, according to the character of railway tanker car number character break, a separation method suitable for breaking character is given. The recognition of characters takes into account the variety of characters and the variety of fonts in natural scenes, while the type of characters of railway tanker car number is fixed and the font changes are relatively little, so different methods are adopted to recognize the characters in these two major application scenarios. Tesseract-OCR is used to train and recognize the common English letters and numbers in natural scenes, and SVM is used to classify and recognize the vehicle number characters. A large number of experiments have proved that the method adopted in this paper has a good effect on the location and recognition of text information in the two research scenarios.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2245488