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摘要:
针对QR(Quick Response)码解码,提出了一种在运动视频图像中进行有特定边框的QR码分割与识别的方法.先通过训练C4.5决策树实现对图像中QR码ROI Region of Interest)的自动提取和图像分割,再经自动QR码图像畸变校正后,对QR码进行解码.验证结果表明,该方法能有效地增强解码器对环境、背景及图形畸变的鲁棒性,提高了QR码的解码正确率.
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文献信息
篇名 运动图像中QR码分割与识别
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 QR码 C4.5决策树 畸变校正 ROI分割
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 1-4
页数 4页 分类号 TP311
字数 2914字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈超 同济大学电子与信息工程学院 34 125 6.0 10.0
2 徐和根 同济大学电子与信息工程学院 10 30 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
QR码
C4.5决策树
畸变校正
ROI分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微型电脑应用
月刊
1007-757X
31-1634/TP
16开
上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室
4-506
1984
chi
出版文献量(篇)
6963
总下载数(次)
20
总被引数(次)
28091
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导