標(biāo)識(shí)符的識(shí)別方法

特征的提取與選擇

　　在一個(gè)完善的模式識(shí)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(duì)象特征數(shù)據(jù)采集和分類識(shí)別這兩個(gè)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(jì)和性能，它是模式識(shí)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(shí)保留住絕大部分樣本信息，以便更有效地設(shè)計(jì)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(diǎn)(或角點(diǎn))；(2)灰度統(tǒng)計(jì)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(shí)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(biāo)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(diǎn)，通過控制標(biāo)識(shí)符本身的形狀特征構(gòu)造特征向量來實(shí)現(xiàn)對(duì)它的識(shí)別，采用圖像的灰度均值為主要特征量實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字特征的提取與識(shí)別。

整個(gè)識(shí)別流程如圖3所示：圖像采集卡采集到一幀圖像后，首先對(duì)圖像進(jìn)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(diǎn)陣；然后判斷當(dāng)前圖像中是否有導(dǎo)航標(biāo)識(shí)符出現(xiàn)，如果沒有則進(jìn)入路徑識(shí)別模塊(這里假設(shè)自動(dòng)導(dǎo)引車沒有偏離導(dǎo)航線)；反之，則判斷是數(shù)字標(biāo)識(shí)符還是控制標(biāo)識(shí)符，如果是控制標(biāo)識(shí)符則進(jìn)行控制標(biāo)識(shí)符識(shí)別，如果是數(shù)字標(biāo)識(shí)符將采取以下步驟：(1)抽行掃描，分析每行交點(diǎn)數(shù)目和邊界信息，確定數(shù)字標(biāo)識(shí)符的感興趣區(qū)域，(2)提取數(shù)字標(biāo)識(shí)符的特征，(3)應(yīng)用特征匹配法進(jìn)行數(shù)字識(shí)別并輸出，(4)回歸導(dǎo)航線。
標(biāo)識(shí)符分類識(shí)別