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J-GLOBAL ID：202002220560540212   整理番号：20A1150195

テンプレートマッチングとサポートベクトルマシンに基づく点列文字認識研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Dot Matrix Character Recognition Based on Template Matching and Support Vector Machine

著者 (3件)： Ma Ling (广西師范大学 電子工程学院,广西 桂林,541004) ,  Luo Xiaoshu (广西師范大学 電子工程学院,广西 桂林,541004) ,  Jiang Pinqun (广西師范大学 電子工程学院,广西 桂林,541004)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 56  号： 4  ページ： 134-139  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 食品、薬品包装上の点列文字情報は一般に生産日とその他の重要な情報を含む。現在の単一点列文字認識方法の正確性は高くなく、しかも、点列文字は複雑な環境(点列文字を含む)と連続文字を含む文字の定位精度が低いという問題がある。テンプレートマッチングとサポートベクターマシン(SVM)に基づく結合点列文字認識法を提案した。この方法は,点列文字の離散特性を利用して正確に点列文字を位置決めし,次に,グレースケールに基づくテンプレートマッチングと特徴ベースのテンプレートマッチング法をそれぞれ用いて2つの判定結果を得た。判定結果が同一であれば,文字を識別し,判定結果が異なれば,これら2つの結果をSVMに送って認識し,認識結果を得る.実験結果は,提案方法が,点列文字の位置決め精度と認識率において,従来の文字認識法より優れ,認識のロバスト性が良好で,文字認識率が96.10%であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 食品 ,  グレースケール ,  *文字認識 ,  定位 ,  薬品包装 ,  ロバスト性 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *テンプレートマッチング ,  正確性 ,  認識率 ,  位置決め精度 ,  文字情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： テンプレートマッチング ,  サポートベクトルマシン ,  文字認識 ,  研究