【正文】 ——模糊控制專家控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 M如 Good fellow 等人的整體識(shí)別方法。多個(gè)字符的組合不一定形成字典中的單詞，有很多時(shí)候，圖像中的文字由隨機(jī)字符組成(如產(chǎn)品型號(hào)、驗(yàn)證碼、商標(biāo)名稱)。另一方面，定義和提取人工特征也是一件極為耗時(shí)耗力的工作。將單詞編碼為向量是一種可行的詞典單詞識(shí)別方法，但是在無約束情況下，字符之間可以任意組合。這其實(shí)是 Supervised midlevel features for word image representation（2022）方法的擴(kuò)展:顯式利用字符級(jí)別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)中間特征。最后結(jié)合固定詞典，對(duì)圖片中的單詞進(jìn)行分析。Endtoend scene text recognition（2022）借鑒計(jì)算機(jī)視覺通用的目標(biāo)檢測方法，提出了一個(gè)新的文本識(shí)別系統(tǒng)。(I(j,i)==1)) j=j1。while ((Top(i)1)amp。 end if (j=y) Top(i)=j。(I(j,i)==1))沈 陽 理 工 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計(jì) 專 用 紙沈陽理工大學(xué)15 i=i1。while ((Left(j)1)amp。 end if (i=x) Left(j)=i。skel39。 endendRangeX=sum((~I))。39。V39。339。639。939。C39。P39。839。amp。%[temp XB]=size(StrokeBottom)。T39。(min(SL,SR)=2) Str=39。沈 陽 理 工 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計(jì) 專 用 紙沈陽理工大學(xué)11 else if ((SRSL)amp。((max(SL,SR)3)||(min(SL,SR)2))) Str=39。 Str=39。amp。((SL=1)||(SL(SR+SV))))) Str=39。((SL=*SV)amp。(SR=3)) Str=39。T39。沈 陽 理 工 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計(jì) 專 用 紙沈陽理工大學(xué)95 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)文字識(shí)別算法仿真代碼如下：function [Stroke]= StrDetect01(LeftD,Y1,Y2,ST,PT)% ST 為結(jié)構(gòu)閾值，為了指定高度和寬度結(jié)構(gòu)變化的不同SL=0。對(duì)于處理大小為 mamp。 1調(diào)用以下代碼，將字符放入 文本：new=［ ‘newtxt’，‘.txt’ ］。for j=1:um %um 為統(tǒng)計(jì)的字符個(gè)數(shù)subplot（5，8，j），imshow（word{j} ），title（int2str（j ））。其中 thresh 為門限，介于圖 4 所示之間圖 4 thresh 門限值圖 5 取得二值得到二值圖像，如圖所示：圖 6 二值圖像4. 把二值圖像放大觀察，可看到離散的黑點(diǎn) 對(duì)其采用腐蝕膨脹處理，得到處理后的圖像，如圖所示沈 陽 理 工 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計(jì) 專 用 紙沈陽理工大學(xué)6圖 7 腐蝕膨脹處理后的二值圖像可見，腐蝕膨脹處理后的圖像質(zhì)量有了很大的改觀。場景文字識(shí)別在日常生活也有著重要的地位，例如車牌的識(shí)別，盲人對(duì)周邊環(huán)境信息的獲取、圖書館管理的數(shù)字化和髙效化，以及網(wǎng)絡(luò)中對(duì)指定的內(nèi)容的圖像和視頻的檢索等。數(shù)字圖象處理靜態(tài)圖像文字提取一般分為以下步驟：文字區(qū)域檢測與定位、文字分割與文字提取、文字后處理。又由于靜態(tài)圖像文字提取是動(dòng)態(tài)圖像文字提取的基礎(chǔ)，故著重介紹了靜態(tài)圖像文字提取技術(shù)。由于文字具有高級(jí)語義特征，對(duì)圖片內(nèi)容的理解、索引、檢索具有重要作用，因此，研究圖片文字提取具有重要的實(shí)際意義。在靜態(tài)圖片文字的檢測與提取過程中，一般情況下都是依據(jù)上述特征進(jìn)行處理的。研究如何對(duì)自然場景圖片中的字符進(jìn)行識(shí)別，提取出有用信息，在獲取圖片文本信息的各個(gè)領(lǐng)域都有極大的商業(yè)價(jià)值。可得到：a=3 ，b=2 即三維圖像變成了二維灰度圖像3. 調(diào)用 i3=（ i2》=thresh）。 ，可將陣列 word 中的字符顯示出來。經(jīng)模板匹配。模板匹配效率低。對(duì)于具體的圖片，需反復(fù)選擇合適的 thresh 進(jìn)行二值化處理，甚至在處理之前必須進(jìn)行各種濾波。 % T 表示結(jié)構(gòu)未定，Str 用于保存當(dāng)前的基本結(jié)構(gòu)Stroke=39。amp。amp。amp。 end if ((j=2+Y1)amp。 Count=0。amp。L39。amp。StrR=39。[temp XR]=size(StrokeRight)。)amp。))) RStr=39。(StrokeLeft(XL1)==39。 else if ((StrokeLeft(2)==39。)) RStr=39。) RStr=39。)) % 數(shù)字 3 右端只有一個(gè)結(jié)構(gòu) RStr=39。)||(StrokeLeft(XL)==39。 end end end endI0=imread(39。for j=1:y0 if (Range(j)=1) Hy=Hy+1。%I=bwmorph(~I,39。(I(j,i)==1)) i=i+1。j=y。amp。(I(j,i)==1)) j=j+1。i=x。amp。在筆畫特征和HOG特征的基礎(chǔ)上，使用隨機(jī)森林分類器來進(jìn)行字符分類。Deep Features for Text Spotting（2022）結(jié)合了文本一非文本分類器、字符分類器、二元語言模型分類器，對(duì)整張圖進(jìn)行稠密的基于滑動(dòng)窗口的掃描。Word Spotting and Recognition with Embedded Attributes（2022）進(jìn)一步探索了單詞編碼的概念，他們?yōu)閳D片和單詞字符串創(chuàng)建了一個(gè)編碼空間。他們隨后證明了，使用合成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的模型，能夠成功應(yīng)沈 陽 理 工 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計(jì) 專 用 紙沈陽理工大學(xué)21用到現(xiàn)實(shí)世界的識(shí)別問題中。在極端情況下（如圖 10（a）），很多特征幾乎無效或甚至無法提取，如筆畫特征，形狀特征，邊緣特征等。然而， 該類方法面可能臨以下三個(gè)問題: a)難以應(yīng)對(duì)無約束情況下的識(shí)別。而有些整體識(shí)別的方法則缺失了此類性質(zhì)。長沙湖南大學(xué)出版社,1996.：4678[4] 孫即祥,模式識(shí)別中的特征提取與計(jì)算機(jī)視覺不變量[M].北京:國防工業(yè)出版社,2022：701