物流技术
物流技術
물류기술
LOGISTICS TECHNOLOGY
2015年
2期
297-300
,共4页
LapSVM%物流编号%图像自动识别
LapSVM%物流編號%圖像自動識彆
LapSVM%물류편호%도상자동식별
LapSVM%logistics code%automatic image identification
根据目前物流编号识别效率和精度低的缺陷,提出一种基于图像处理和Laplacian支持向量机(LapSVM)的物流编号自动识别算法.该算法通过图像采集设备获得物流编号图像,对图像进行预处理和数字字符分割,接着对各个数字字符图像进行特征提取,同时利用标记样本与未标记样本来训练支持向量机(SVM)分类器,实现很少标记样本下的精确字符分类,从而达到编号识别的目的.
根據目前物流編號識彆效率和精度低的缺陷,提齣一種基于圖像處理和Laplacian支持嚮量機(LapSVM)的物流編號自動識彆算法.該算法通過圖像採集設備穫得物流編號圖像,對圖像進行預處理和數字字符分割,接著對各箇數字字符圖像進行特徵提取,同時利用標記樣本與未標記樣本來訓練支持嚮量機(SVM)分類器,實現很少標記樣本下的精確字符分類,從而達到編號識彆的目的.
근거목전물류편호식별효솔화정도저적결함,제출일충기우도상처리화Laplacian지지향량궤(LapSVM)적물류편호자동식별산법.해산법통과도상채집설비획득물류편호도상,대도상진행예처리화수자자부분할,접착대각개수자자부도상진행특정제취,동시이용표기양본여미표기양본래훈련지지향량궤(SVM)분류기,실현흔소표기양본하적정학자부분류,종이체도편호식별적목적.
