Исследование и разработка методов локализации, идентификации и распознавания арабских символов : на примере номерного знака автомобиля

Исследование и разработка методов локализации, идентификации и распознавания арабских символов : на примере номерного знака автомобиля

Автор: Аль-Рашайда Хасан Хусейн

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2008

Место защиты: Санкт-Петербург

Количество страниц: 131 с. ил.

Артикул: 4161783

Автор: Аль-Рашайда Хасан Хусейн

Стоимость: 250 руб.

Исследование и разработка методов локализации, идентификации и распознавания арабских символов : на примере номерного знака автомобиля  Исследование и разработка методов локализации, идентификации и распознавания арабских символов : на примере номерного знака автомобиля 

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.
1.1. Исторический обзор
1.2. Арабские символы.
1.2.1. Характеристики сиивоюв арапского языка.
1.3. Арабскоиндийские цифры
1.4. Краткий обзор распознавания символов.
1.4.1. Распознавание символов в режиме i
1.4.2. Распознавание символов в режиме i.
1.5. Типовая модель системы распознавания символов
1.5.1. Стадия предварительной обработки.
1.5.2. Стадия сегментации.
1.5.3. Стадия выделения признаков.
1.5.4. Стадия обучения и распознавания
1.5.5. Стадия постобработки.
1.6. Выводы по первой главе.
ГЛАВА 2. ПРЕДОБРАБОТКА ДЛЯ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ СИМВОЛОВ АРАБСКОГО ЯЗЫКА
2.1. Введение.
2.2. Система распознавания
2.3. Набор данных.
2.4. Фаза предварительной обработки.
2.4.1. Обпарз жепие скелета посредством утоп чения
2.4.2. Ба псная линия идентифицирования
2.5. Выводы по второй главе.
ГЛАВА 3. МЕТОД РАСПОЗНАВАНИЯ АРАБСКОИНДИЙСКИХ ЦИФР.
3.1. Введение.
3.2. Набор данных.
3.3. Система Распознавания
3.3.1. Предварительная обработка.
3.3.1.1. Коррекция наклона цифры.
3.3.2. Выделение признаков.
3.3.3. Классификация и распознавание.
3.3.4. Критерии качества распознавания.
3.3.5. Интеграция результатов нескольких классификаторов.
3.3.5.1. Модель принципа мажоритарного голосования
3.3.5.1.1. Простое мажоритарное голосование.
1 3.3.5.1.2. ранжированное голосование раш овые классификаторы
3.3.5.2. Модель вероятностных штеграторов
3.3.5.2.1. Байесовский интегратор
3.4. Оценка полученных результатов.
3.5. Выводы по третье главе
ГЛАВА 4. ЛОКАЛИЗАЦИЯ И РАСПОЗНАВАНИЕ НОМЕРНОГО ЗНАКА
4.1. Введение
4.2. Подходы к решению задачи
4.3. разработанный подход к решению задачи.
4.4. Стадия предварительная обработка изображения
4.5. Стадия локализации номерного знака
4.5.1. преобразования в чернобелое изображение
4.5.1.1. Глобальные методы.
4.5.1.2. Локальный метод адаптивный метод.
4.5.2. маркировка связных компонентов.
4.5.3. Классификация выделенных связных компонентов
4.6. Выводы по четвертой главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Полученные результаты реализованы в виде ряда программных систем на различных языках программирования (Java, Matlab). Данные программные системы используются для тестирования и в качестве системы локализации и распознавания номерного знака. Публикации. Основные теоретические и практические результаты диссертации опубликованы в 5 работах [1],[2],[3],[4],[5], среди которых публикации в ведущих рецензируемых изданиях, рекомендованных в действующем перечне ВАК 2 работы, а также материалы научно-технических и всероссийских конференций в количестве трех. Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, излагается на 1 странице, включая перечень используемой литературы из наименований, рисунков и 4 таблицы. Кроме того, в диссертации имеется приложение на листах, содержащие в себе примеры работы разработанных программ, реализующих алгоритмы, описанные в диссертации. ГЛАВА 1. В первой главе описываются методы представления и обработки распознавание символов в рамках арабского языка, описываются области применения систем распознавания символов. Производится постановка задачи исследования. Исследуется специфика написания символов арабского языка с целью их предварительной обработки для эффективного распознавания на основе компьютерных технологий. Представляется обзор о методах распознавания образов, их важности и применения. Распознавание символов - отрасль распознавания образов, которая имеет дело с распознаванием оптических символов. Теоретическая база распознавания символов была заложена еще году[6], а использоваться в действительности стала -ых, в связи с развитием компьютерной техники. Коммерческие машины оптического распознавания символов и пакеты были доступны с середины -ых. Оптическое распознавание символов имеет широкое применение в современном обществе, например: чтение и распознавание документа и сортировка, распознавание почтового адреса, распознавание банковского чека, распознавание рукописных символов в анкетах, проверка подписи, устройство считывания штрихового кода, интерпретация карты, проектирование и распознавание рисунка, распознавание и выделение номерного знака, и другие промышленные и коммерческие применения. Первые разработки в -ых по автоматическому распознаванию символов были сконцентрированы на машинописном тексте и на небольшом количестве хорошо видного рукописного текста и символов. Способы обработки изображения низкого качества использовались на двухуровневом изображении для рукописного текста, чтобы извлечь векторы признаков, поступают на статистический классификатор. Алгоритмы с ограниченными возможностями были осуществлены главным образом для латинских букв, символов и цифр. Значительное развитие в системах распознавания символов достигнуто в годах и продолжает развиваться в настоящее время, используются новые средства разработки и методологии, которые успешно усиливают нарастания информационной технологии. В начале -ых, обработки изображения и методы распознавания образов были эффективно объединены с методологиями искусственного ИНТСЛ; лекта. Были разработаны сложные алгоритмы распознавания символов получающие входные данные с высоким разрешением и требуютцие мощные компьютеры в стадии выполнения. В дополнение к более мощным компьютерам и более точному электронному оборудованию, например сканеры, камеры, и планшетный компьютер, появились эффективные новые методологии, например нейронные сети, скрытая марковская модель, и семантика с помощью обработки естественного языка. Арабские символы (рис. Ислам - основная религия (например, Иран, Пакистан и Малайзия). Специальные характеристики написания арабских слов и символов не позволяют использовать напрямую приложение этого алгоритма для других языков. Яаай ЯНееп 5'ееп Ztfm, Для’ Пта1 Ваа! З • Р С Р ? J —ъ о ? Рис. Арабский язык имеет основных символов. Каждый символ имеет 2-4 формы в зависимости от его позиции в пределах слова (рис. Буква «Айн» - ? Форма буквы е С" ^ -С. Рис. Айн». Перекрывающие символы: Некоторые символы арабского языка располагаются горизонтально друг над другом, когда они связаны друг с другом (рис.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.229, запросов: 244