专利汇可以提供一种基于SVM分类器的纸币冠字号字符分割方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于SVM分类器的 纸币 冠字号字符分割方法,包括训练步骤和分割步骤;所述训练步骤包括:S1.1,获取冠字号图像样本,并对冠字号图像进行预处理,之后转换为灰度图像;S1.2,对灰度图像在垂直方向上进行 像素 值投影形成零序列集;S1.3,根据零序列建立训练集的正负样本,对正样本训练集与负样本训练集中的冠字号样本图片提取HOG特征后,将提取出的HOG特征输入至SVM分类器进行训练。本发明具有很高的字符分割正确率,在复杂的环境中鲁棒性强,并且与 硬件 载体, 固件 程序等无关,极大的提高了 软件 的适应性,具有丰富的应用场景,且可远程更新下发相关数据、训练模型等。,下面是一种基于SVM分类器的纸币冠字号字符分割方法专利的具体信息内容。
1.一种基于SVM分类器的纸币冠字号字符分割方法,其特征在于:包括训练步骤和分割步骤;
所述训练步骤包括:
S1.1,获取冠字号图像样本,并对冠字号图像进行预处理,之后转换为灰度图像;
S1.2,对灰度图像在垂直方向上进行像素值投影形成零序列集;
S1.3,根据零序列建立训练集的正负样本,对正样本训练集与负样本训练集中的冠字号样本图片提取HOG特征后,将提取出的HOG特征输入至SVM分类器进行训练;
所述分割步骤包括:
S2.1,获取待处理的冠字号图片,并对冠字号图像进行预处理后直接转换为灰度图像;
S2.2,根据扩展后的零序列集中的连续0元素段位置对待处理的冠字号图片的灰度图像进行垂直方向的截取,对截取的图片进行HOG特征提取,并将HOG特征输入SVM分类器进行预测,若SVM分类器输出结果为正,则保留截取的图片所对应的零序列集中该连续0元素段位置,否则删除该连续0元素段位置;全部截取的图片均输入SVM分类器之后,最终得到的零序列集即为当前冠字号分割结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于SVM分类器的纸币冠字号字符分割方法,其特征在于:所述训练步骤S1.1中对冠字号图像进行预处理包括锐化、矫正倾斜和降噪。
3.根据权利要求1所述的一种基于SVM分类器的纸币冠字号字符分割方法,其特征在于:所述训练步骤S1.2具体为:对灰度图像在垂直方向上进行像素值投影得到投影向量,然后根据投影向量计算得到阈值,并通过该阈值对投影向量进行二值化处理,将低于阈值的元素置0,记录投影向量中每一连续0元素段的起始位置与终止位置,从而形成零序列集。
4.根据权利要求3所述的一种基于SVM分类器的纸币冠字号字符分割方法,其特征在于:所述阈值的计算方法具体为:选择投影向量的处于中段位置的元素,通过求中段位置元素的均值与标准差得到阈值T_H,计算公式为:
T_H=T_M+W×T_S
其中,T_M为中段位置元素的均值,T_S为中段位置元素的标准差,W为权重系数。
5.根据权利要求1所述的一种基于SVM分类器的纸币冠字号字符分割方法,其特征在于:所述训练步骤S1.3中根据零序列建立训练集的正负样本具体为:根据零序列集中每一连续0元素段进行左右扩展,得到扩展后的零序列集;从起始位置向零序列集的左端和右端扩展的距离不超过先验的单个冠字号字符宽度的1/4;根据扩展后的零序列集中的连续0元素段位置对各冠字号样本图片进行垂直方向的截取,得到正样本训练集;再对冠字号样本图片等间隔进行垂直方向截取到负样本训练集。
6.根据权利要求1所述的一种基于SVM分类器的纸币冠字号字符分割方法,其特征在于:所述训练步骤S2.1中对冠字号图像进行预处理包括锐化、矫正倾斜和降噪。
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