基于三維立體視覺(jué)的符號(hào)識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展最終會(huì)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人完全的智能化,讀書(shū)寫(xiě)字也只是智能機(jī)器人的功能之一。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),符號(hào)識(shí)別系統(tǒng)很有可能從二維空間轉(zhuǎn)換到三維空間。
　　符號(hào)識(shí)別系統(tǒng)的原型就是文字識(shí)別系統(tǒng),即 OCR。通常的 OCR需要的文本圖像的質(zhì)量比較高,例如光照度,字體顏色與背景顏色的對(duì)比度等等。雖然有許多 OCR可以矯正字符的旋轉(zhuǎn)角度,但是,如果在采集文本圖像的時(shí)候文本所在的平面與攝像機(jī)的拍攝平面不平行,識(shí)別結(jié)果也很容易出錯(cuò),并且現(xiàn)在

2、的文字識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于類似于圖標(biāo)型的符號(hào)也是無(wú)法識(shí)別的。
　　本文為了解決普通的 OCR無(wú)法解決的問(wèn)題,使用兩個(gè)攝像機(jī)同時(shí)采集一個(gè)文本而得到數(shù)個(gè)圖像,識(shí)別的對(duì)象有中文字符,英文字符,數(shù)字字符,數(shù)學(xué)符號(hào)和一些顏色單一的,簡(jiǎn)單的圖標(biāo)型的符號(hào)。
　　我們首先將圖像進(jìn)行預(yù)處理并且提取符號(hào)的特征點(diǎn),再將數(shù)個(gè)圖像中的特征點(diǎn)一一匹配,從而計(jì)算出各個(gè)特征點(diǎn)的空間坐標(biāo),然后將同一符號(hào)的特征點(diǎn)從三維笛卡爾坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到用二維坐標(biāo)系來(lái)表示,最后使用 D

3、T網(wǎng)格方法對(duì)復(fù)雜的符號(hào)的姿勢(shì)進(jìn)行矯正并且統(tǒng)計(jì)匹配分?jǐn)?shù)。
　　本文的創(chuàng)新點(diǎn)有:
　　1)首次將三維立體測(cè)量技術(shù)使用到符號(hào)識(shí)別系統(tǒng)上,考慮到現(xiàn)實(shí)中因?yàn)楣饩€反射并不均勻,所以用多個(gè)攝像機(jī)觀察符號(hào),可以放寬了對(duì)光照度的要求;
　　2)將 DT網(wǎng)格法從指紋識(shí)別技術(shù)上轉(zhuǎn)移到符號(hào)識(shí)別技術(shù)上有效的抗擊了噪聲對(duì)識(shí)別的影響。
　　本文的研究成果已經(jīng)達(dá)到了預(yù)期的目的,在光線較暗或者光線較強(qiáng)的情況下都達(dá)到了一定的識(shí)別率,相信以后其會(huì)在符