本文關鍵詞：基于Android平臺的光學字符識別應用的設計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著數(shù)字化時代的蓬勃發(fā)展,信息量以指數(shù)級的速度增長,然而手工錄入并存儲信息的速度遠不及信息的產(chǎn)生速度。光學字符識別(OCR)技術能夠自動化地檢測信息并識別出來,有效地解決了信息錄入速度和正確率的問題。目前,基于PC設備的光學字符識別已經(jīng)被廣泛的應用于辦公自動化和工業(yè)智能化等方面,然而由于PC端的弱便攜性,很難隨時隨地處理生活信息。得益于智能手機硬件和Android平臺的發(fā)展,在移動設備上進行光學字符識別成為可能。基于Android平臺的光學字符識別成為一個被迫切需要的功能。本文將PC端上有關光學字符識別的先驗知識和基本理論,應用于移動端,設計并實現(xiàn)了一個基于Android平臺的光學字符識別應用。本文重點研究了光學字符識別功能的具體實現(xiàn),以及應用的功能設計和界面設計。本文的主要工作包括：1)應用的需求分析和概要設計,將應用分為圖像采集模塊,字符識別模塊,信息存儲模塊這三個模塊。圖像采集模塊負責采集含有字符信息的圖像；字符識別模塊負責處理采集到的圖像,進行識別并輸出識別結果；信息存儲模塊負責存儲原圖像,識別結果以及針對它們的編輯操作。2)應用的詳細設計和具體實現(xiàn)。圖像采集模塊實現(xiàn)兩種方式采集圖像,分別調用了Android平臺的相機和相冊接口。對于圖像識別模塊,結合對文獻的研究以及實際場景的分析,設計了一系列光學字符識別的算法策略組合。針對生活場景的復雜,設計了灰度化,平滑,二值化,形態(tài)學操作等圖像預處理算法,增強背景和識別目標的區(qū)別,然后找出圖像中的字符區(qū)域,進行字符分割和字符歸一化,輸入到學習生成的SVM模型中進行識別。信息存儲模塊,采用SQLite這一輕量的嵌入式數(shù)據(jù)庫引擎,將數(shù)據(jù)存儲到手機SD卡中。3)應用測試和評價。在實際使用案例中對應用進行測試,通過對準確率,查全率和F值的計算,分析應用使用效果。本文的目標是利用移動平臺日益強大的計算能力,實現(xiàn)服務于日常生活的光學字符識別應用,使用戶能夠獲取并存儲所需的信息。
【關鍵詞】：Android 光學字符識別 OpenCV SVM
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 第一章 引言14-18
• 1.1 項目背景和選題意義14-15
• 1.2 手寫數(shù)字識別的難點15
• 1.3 國內外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 本文研究的主要內容16-17
• 1.5 本文的組織結構17-18
• 第二章 技術綜述18-26
• 2.1 Android平臺簡介和系統(tǒng)架構18-20
• 2.2 Android與其他主流移動操作系統(tǒng)的區(qū)別20
• 2.3 Android SDK和Android NDK介紹20-21
• 2.4 SQLite簡介21
• 2.5 OpenCV簡介21-22
• 2.6 支持向量機(SVM)算法介紹22-25
• 2.7 本章小結25-26
• 第三章 光學字符識別技術和算法實現(xiàn)26-44
• 3.1 光學字符識別流程26-27
• 3.2 預處理算法流程27-39
• 3.2.1 灰度化處理28-29
• 3.2.2 平滑算法研究29-33
• 3.2.3 二值化算法研究33
• 3.2.4 圖像形態(tài)學操作算法研究33-35
• 3.2.5 字符分割35-36
• 3.2.6 字符歸一化36
• 3.2.7 預處理算法具體實現(xiàn)36-39
• 3.3 訓練SVM分類模型39-43
• 3.3.1 多類分類方法39-40
• 3.3.2 訓練過程40-43
• 3.4 本章小結43-44
• 第四章 光學字符識別應用的設計與實現(xiàn)44-62
• 4.1 需求分析44-45
• 4.2 圖像采集模塊45-48
• 4.3 字符識別模塊與其他模塊的交互48-50
• 4.4 信息存儲模塊50-52
• 4.5 界面設計52-58
• 4.5.1 首頁設計52-54
• 4.5.2 左側邊欄設計54-56
• 4.5.3 識別和顯示頁面56-58
• 4.6 應用測試和評估58-61
• 4.6.1 測試環(huán)境58
• 4.6.2 測試內容58-60
• 4.6.3 統(tǒng)計并評估識別結果60-61
• 4.7 本章小結61-62
• 第五章 總結與展望62-64
• 5.1 總結62-63
• 5.1.1 本文背景和所作的貢獻62
• 5.1.2 研究成果62-63
• 5.2 進一步工作展望63-64
• 參考文獻64-65
• 致謝65-67

【參考文獻】

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1 秦玉平;王秀坤;艾青;劉衛(wèi)江;;多主題文本分類的實現(xiàn)算法[J];計算機工程;2008年02期

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  本文關鍵詞：基于Android平臺的光學字符識別應用的設計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：366469