本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)圖像定位算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),智能化生活正一步一步貼近我們的生活,準(zhǔn)確、快速的圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別正在發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。條形碼是智能化生活中廣泛應(yīng)用的商品標(biāo)簽,同時(shí)它也是結(jié)構(gòu)化的圖像,易于檢測(cè)與識(shí)別。隨著商品零售業(yè)的蓬勃發(fā)展,掃碼工作變的越來(lái)越繁重,而現(xiàn)有的日常生活中的條碼檢測(cè)多數(shù)都是半人工的,對(duì)于人力資源是很大的浪費(fèi)。在復(fù)雜背景下,快速準(zhǔn)確的定位出條形碼的位置是精確識(shí)別的前提和基礎(chǔ),也是近年來(lái)科學(xué)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。本文對(duì)條碼定位算法進(jìn)行了深入研究,針對(duì)現(xiàn)有的條碼定位算法存在的問(wèn)題,在復(fù)雜背景下,尤其在多個(gè)條碼同時(shí)存在的情況下以及在條目發(fā)生旋轉(zhuǎn)和發(fā)生形變的情況下無(wú)法精確定位的問(wèn)題,提出了一種基于霍夫變換(Hough Transform)和局部二值模式特征(Local Binary Pattern,LBP)的支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的條碼定位算法,以提高條形碼的定位精度,為后續(xù)的條碼識(shí)別提供良好條件。研究的方法和內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面:(1)圍繞現(xiàn)有檢測(cè)算法對(duì)于條碼發(fā)生旋轉(zhuǎn)后無(wú)法做到精確定位的問(wèn)題進(jìn)行研究,提出一種基于條碼直線分布特性的二維霍夫變換修正算法。根據(jù)條碼直線在圖像中分布密集的特性,通過(guò)二維Hough統(tǒng)計(jì)出分布密集的直線的角度,再由此角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)圖像,得到修正角度后的圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本方法檢測(cè)角度誤差小,且對(duì)于多數(shù)復(fù)雜背景條件下的條碼圖像能做到正確調(diào)整。(2)針對(duì)圖像中存在著多個(gè)條碼或條碼缺損無(wú)法精確檢測(cè)的問(wèn)題,提出采用分塊LBP特征來(lái)描述條碼。圖像中條碼的情況復(fù)雜,分塊的LBP可以很好解決檢測(cè)多個(gè)條碼和條碼有所缺損的情況。(3)針對(duì)條碼定位精度不足的問(wèn)題,根據(jù)條碼圖像黑白相間的特性,引入顏色直方圖結(jié)合LBP特征進(jìn)行描述條碼,對(duì)條碼進(jìn)行特征提取。將提取后的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到SVM分類(lèi)器模型。隨后用分類(lèi)器,對(duì)待檢測(cè)的圖片進(jìn)行條碼檢測(cè),經(jīng)過(guò)后處理得到定位結(jié)果。通過(guò)在國(guó)際通用的數(shù)據(jù)庫(kù)(Westf?lische Wilhelms-Universit?t Muenster Barcode Database,WWU)下進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并與傳統(tǒng)條碼定位算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較,驗(yàn)證了本文算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：局部二值模式特征 支持向量機(jī) 霍夫變換 條形碼 區(qū)域檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP181
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景及意義10-13
• 1.1.1 機(jī)器視覺(jué)目標(biāo)定位的發(fā)展概述11-12
• 1.1.2 條形碼定位的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2 主要研究?jī)?nèi)容及其章節(jié)安排13-14
• 1.3 小結(jié)14-15
• 第二章 條碼檢測(cè)技術(shù)15-21
• 2.1 條形碼介紹15-17
• 2.2 硬件設(shè)備檢測(cè)方法17-18
• 2.2.1 硬件檢測(cè)原理介紹18
• 2.2.2 硬件檢測(cè)方法的特點(diǎn)18
• 2.3 軟件檢測(cè)方法18-20
• 2.3.1 軟件檢測(cè)方式的特點(diǎn)19
• 2.3.2 現(xiàn)有的條形碼軟件檢測(cè)方法19-20
• 2.4 小結(jié)20-21
• 第三章 圖像特征提取21-28
• 3.1 圖像特征提取特點(diǎn)介紹21-22
• 3.2 圖像紋理特征22-23
• 3.2.1 紋理特征綜述22
• 3.2.2 紋理特征研究現(xiàn)狀22-23
• 3.3 局部二值模式特征23-24
• 3.4 灰度共生矩陣24-25
• 3.5 顏色特征25-26
• 3.6 霍夫變換特征26-27
• 3.7 小結(jié)27-28
• 第四章 機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹及本文應(yīng)用SVM28-33
• 4.1 兩個(gè)代表性的機(jī)器學(xué)習(xí)方法28-30
• 4.2 LIBSVM庫(kù)及應(yīng)用平臺(tái)MATLAB30-31
• 4.2.1 MATLAB環(huán)境需求31
• 4.3 本文創(chuàng)新算法中用到LIBSVM的主要環(huán)節(jié)及關(guān)鍵性代碼31-32
• 4.4 小結(jié)32-33
• 第五章 基于HOUGH變換和LBP特征的SVM算法條形碼檢測(cè)33-42
• 5.1 算法流程33-34
• 5.2 二維霍夫變換的圖像矯正34-36
• 5.2.1 用霍夫變換進(jìn)行角度檢測(cè)34-35
• 5.2.2 圖像旋轉(zhuǎn)35-36
• 5.3 圖像分塊及樣本選取36-37
• 5.4 特征提取37
• 5.4.1 LBP特征提取37
• 5.4.2 顏色特征提取37
• 5.4.3 灰度共生矩陣特征提取37
• 5.5 SVM分類(lèi)器的建立37-38
• 5.6 條碼檢測(cè)及結(jié)果38-39
• 5.6.1 SVM條碼檢測(cè)38-39
• 5.6.2 后處理39
• 5.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及與現(xiàn)有算法的比較39-41
• 5.7.1 數(shù)據(jù)庫(kù)39-40
• 5.7.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及比較40-41
• 5.8 小結(jié)41-42
• 第六章 總結(jié)與展望42-44
• 6.1 總結(jié)42-43
• 6.2 展望43-44
• 致謝44-45
• 參考文獻(xiàn)45-48
• 附錄48-49
• 詳細(xì)摘要49-53

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本文編號(hào)：456146