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国际邮件批译系统的研究与开发

作　者: 庄绩宏
导　师: 郝仰梅
学　校: 北京邮电大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 国际邮件光学字符识别图像处理字符特征提取 BP神经网络 OpenCV
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 36次
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内容摘要

在国际邮件批译系统中,邮件地址识别的正确与否是信函翻译是否正确的先决条件,降低邮件地址识别的拒识率和误识率,能够有效的提高国际邮件批译系统的批译率和批译准确率。随着科学技术的逐渐发展,光学字符识别(OCR)技术受到越来越多人的重视和关注。它综合了数字图像处理、计算机图形学和人工智能等多方面的知识,促进了函件自动分拣系统的发展,为提高邮政业务劳动生产率提供了保证。本课题以国际邮件批译系统为背景,对国际邮件中的地址字符识别展开研究。结合国际邮件的信封特征,开发了一套高效的图像预处理算法。利用Otsu算法获得最佳阈值,以实现图像的二值化分割；利用最小二乘法实现图像的倾斜调整；基于寻找字符外轮廓的思想完成了字符分割以及归一化调整；针对印刷体英文字母和阿拉伯数字的特点,选取字符的网格特征和投影特征作为识别的特征,通过特征向量组合的方式以提高系统的识别效率。针对国际邮件的地址字符特征,详细讨论了BP神经网络输入层、输出层和隐藏层神经元数目的确定以及神经网络的参数设计问题。最后,重点分析了BP神经网络的训练和识别过程,包括训练样本的选取以及训练的停止条件等。基于Visual C++ 6.0和OpenCV库开发了系统的软件测试平台。通过大量的英文邮件进行识别测试。最后得出系统的总体识别率在98%以上,拒识率为0,达到了系统预期的目标。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-14
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 研究现状及发展趋势  10-12
  1.3 本文的主要内容及结构  12-14
第二章国际邮件批译系统简介  14-26
  2.1 国际邮件批译系统的批译规则  14
  2.2 国际邮件批译系统的组成  14-16
  2.3 国际邮件批译系统的信息处理流程  16-17
  2.4 国际邮件批译系统的功能模块  17-21
    2.4.1 图像采集  17-18
    2.4.2 图像识别  18-19
    2.4.3 地址翻译  19-21
    2.4.4 图像显示  21
    2.4.5 地址打印  21
    2.4.6 数据统计  21
  2.5 地址翻译系统的设计  21-24
    2.5.1 分词模块的设计  21-22
    2.5.2 命名实体意译模块的结构设计  22-24
  2.6 OCR系统软件要求  24-26
    2.6.1 总体要求  24
    2.6.2 信件的特征描述  24-25
    2.6.3 系统输入  25
    2.6.4 系统输出  25
    2.6.5 系统识别要求  25-26
第三章图像预处理  26-38
  3.1 灰度转化  26
  3.2 图像增强  26-28
    3.2.1 图像增强分类  27
    3.2.2 直方图均衡化  27-28
  3.3 图像二值化  28-31
    3.3.1 固定阈值法  28
    3.3.2 最大类间方差法  28-31
  3.4 图像平滑处理  31
  3.5 倾斜度调整  31-33
    3.5.1 最小二乘法  31-32
    3.5.2 图像旋转  32-33
  3.6 字符分割  33-35
  3.7 归一化调整  35
  3.8 字符特征提取  35-38
    3.8.1 字符特征提取方法  36-37
    3.8.2 字符特征的提取  37-38
第四章 BP神经网络及字符分类器的设计  38-54
  4.1 误差反向传播神经网络  38-39
  4.2 网络的结构设计  39-45
    4.2.1 输入层神经元个数  40
    4.2.2 输出层神经元个数及输出表示  40-42
    4.2.3 隐藏层层数  42-43
    4.2.4 隐藏层神经元的数目  43-44
    4.2.5 节点设计  44-45
  4.3 网络的训练  45-52
    4.3.1 训练样本的选取  45-51
    4.3.2 误差准则函数  51-52
    4.3.3 训练的停止条件  52
    4.3.4 网络的训练过程  52
  4.4 网络的识别  52-54
第五章 OCR系统设计与实现  54-60
  5.1 OpenCV简介  54-55
  5.2 OCR系统核心算法实现  55-58
    5.2.1 邮件图片选择与显示  56
    5.2.2 图像预处理  56-57
    5.2.3 字符特征提取  57
    5.2.4 BP神经网络训练与识别  57-58
  5.3 OCR系统测试分析  58-60
第六章结论与展望  60-62
  6.1 工作总结  60
  6.2 下一步工作及展望  60-62
参考文献  62-64
致谢  64-65
作者攻读硕士学位期间发表的学术论文  65

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