结合形态结构和BP神经网络的盲文字符识别

• 作者: 冼文锋 庄家俊 王前
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 盲文字符识别 Hough变换 数学形态学 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（21）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 50-53,76
• 页数: 5页
• 字数: 2584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.21.011

摘要

提出一种基于字符形态结构和BP神经网络的盲文字符识别方法.结合OTSU算法和数学形态学运算实现盲文图像的二值化,通过Canny算子和Hough变换校正盲文图像的旋转畸变;鉴于盲文字符的点位形态结构特征,交替采用形态学膨胀与腐蚀运算处理校正后的盲文图像,确保点位结构的全连接性,通过像素投影法提取盲文字符区域,并结合BP神经网络算法识别盲文字符.结果表明,在40幅测试图像上获得高于95％的盲文字符识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王前	仲恺农业工程学院计算科学学院	13	31	3.0	5.0
2	庄家俊	仲恺农业工程学院计算科学学院	3	3	1.0	1.0
3	冼文锋	仲恺农业工程学院计算科学学院	1	0	0.0	0.0