导读:本文包含了字符识别系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:字符,神经网络,图像处理,车牌,特征,表盘,神经元。
字符识别系统论文文献综述写法
余菲,赵杰,王静霞,温国忠,宋荣[1]（2019）在《BP神经网络字符识别系统Matlab建模及硬件实现》一文中研究指出为了设计基于BP神经网络的字符识别系统模型并训练其参数,能够以较低硬件代价工程实现该系统,作者利用Matlab建立了一个基于BP神经网络的字符识别系统模型,对5000个样本进行了标记,并利用这些样本对模型进行了训练和验证,识别率达到了85.20%.同时,利用FPGA及Verilog硬件描述语言设计了该系统的神经元硬件电路,效果与Matlab的仿真数据一致.利用Altera公司的FPGA芯片实际综合下载了神经元及相关系统,能够实现对字符图像文件数据的计算.(本文来源于《深圳职业技术学院学报》期刊2019年03期）
王思达,刘勇,袁汇灵[2]（2019）在《基于MATLAB和升维投影法的手写字符识别输入系统》一文中研究指出互动式电子白板最早由加拿大SMART Technologies Inc在1331年发明。其最早的用途是会议与培训,并在随后进军到了教育领域。在国内,随着教育正逐渐向数字化、智能化转变,诸如电子白板之类的新一代智能教具也正在全国学校中渐渐流行开来。然而,与这些设备设施相匹配的一系列软件的发展却相对欠缺,直接限制了新型设备作用的发挥。而本文将提出一种全新的基于教学的适用于交互式电子白板的手写输入方式。(本文来源于《现代交际》期刊2019年06期）
齐浩[3]（2018）在《基于光学字符识别技术的机车视频转储分析系统设计》一文中研究指出文章通过利用高效快捷的光学字符识别技术,设计并实现了一种机车视频转储分析系统。为了提高转储分析效率,系统首先对列车运行监控装置(LKJ)文件预分析并提取关键数据,其次通过光学字符识别技术获取视频中附带时间、司机、车次等信息,最终以时间为主轴建立列车运行监控装置文件和视频文件之间的信息关联。同时集成视频转码功能以增强系统兼容性。实验结果表明:系统有效提高分析效率。(本文来源于《甘肃科技》期刊2018年22期）
李前汭,于力革[4]（2018）在《基于ARM Cortex-A9字符识别系统设计》一文中研究指出本文搭建了以ARM Cortex-A9为核心的嵌入式字符分割识别处理平台,研究了在Linux操作系统中交叉编译Open CV、Qt、Boot Loader,并移植相关驱动到嵌入式平台的方法;基于经典算法使用Open CV库函数实现了图像字符的分割和识别处理;最后,在嵌入式平台上移植了开发程序并进行了实验.结果表明,该系统能对图像字符进行很好的分割和识别.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2018年09期）
王金环,黄玉蕾[5]（2018）在《基于QNN的图像特征提取字符识别系统设计》一文中研究指出为提高字符识别的正确率与可靠性,将图像处理技术与量子神经网络(QNN)相结合,对基于QNN的字符识别系统进行了研究;采用粗网格特征法对图像的特征量进行提取,同时,为了增强粗网格特征法抗位置变化的能力,在特征提取前,对字符图像进行了定位,并将其平移至模板中心,再进行特征提取,然后采用基于多层激励函数的量子神经网络对字符进行识别;采用matlab进行仿真实验,结果表明量子神经网络具有较好的识别效率,准确率可达90%以上,抗噪能力强,可以更好地分类;这说明系统的确可以从一定程度上达到提高识别正确率的效果,达到了预期效果。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2018年04期）
李超超,程健[6]（2017）在《基于OMAPL138数显仪表字符识别系统的设计与实现》一文中研究指出为了能够方便、准确地识别出数显仪表中的数据,设计了一种基于OMAPL138的嵌入式图像处理识别系统。在详细介绍系统硬件平台和各子模块的基础上,重点介绍了针对嵌入式系统所采用的图像处理算法。利用图像处理技术,对获取的原始图像进行预处理、字符定位、字符分割;采用BP神经网络等技术对字符进行识别;为提高嵌入式系统图像处理速度,针对性地优化了图像处理算法。以低温等离子体设备系统中的真空计设备作为具体应用对象进行系统测试,测试结果表明,该系统能够较为准确、快速地识别出数显仪表中的数据。(本文来源于《测控技术》期刊2017年10期）
强书连[7]（2017）在《车牌识别系统中字符识别算法的FPGA实现》一文中研究指出车牌识别技术是智能交通系统的关键技术,被广泛的应用于交通流量控制、管理出入车辆和高速ETC等,因而车牌识别技术越来越受到人们的关注。在实际应用中,车牌字符识别的识别率不仅仅与自身的结构和算法有关,还与车牌定位和字符分割的精确度有关。由于车牌字符识别广泛的应用场景,其越来越成为国内外研究的热点。论文围绕着实际应用中车牌识别算法的实现,对车牌定位、字符分割和字符识别进行电路设计,并且搭建硬件平台,实现了整个算法的FPGA(Field Programmable Gate Array)验证。整个算法包括车牌定位、字符分割与字符识别叁个部分,论文中介绍了每个部分的算法设计和MATLAB验证,硬件电路的设计和FPGA验证。论文对车牌定位算法设计时进行硬件适应性改进,并设计出多种新的电路结构,使车牌定位电路中的所有模块能够满足流水线处理,减少了所需时间,并且提高了定位准确率;在字符分割算法设计中,采用连通区域标记和竖直投影相结合的方式进行分割,提高了分割准确率和速率,减少了硬件资源;在字符识别算法设计中,论文提出一种新的支持向量机结构来进行字符识别,不仅简化了多分类支持向量机的结构和层次,而且加快了识别速率;最后将叁个部分结合起来完成整个车牌识别的硬件电路设计,并通过了FPGA的验证。整个算法采用Verilog HDL语言进行RTL代码的设计,利用Modelsim软件进行行为仿真,再用Quartus II的FPGA平台进行整体验证。综合实验结果说明本文提出的整体识别算法识别准确率能够达到92%,在以100 MHz为工作时钟,处理的原始图像尺寸为640×480的情况下,整体识别时间在5 ms以内,完全能够实时处理帧率为50帧/秒的视频信号,对硬件实现车牌识别系统具有较高的参考价值。课题的特色与创新点主要体现在以下几个方面,首先利用纯硬件电路实现了整套的识别算法,在不降低识别准确率的前提下,极大的提高了识别速率;其次论文提出的组合支持向量机结构能够快速准确的实现字符识别,识别速率快;并且论文对连通区域标记电路进行结构改进,实现了一次扫描即得到标记信息,使得整个车牌定位模块可以实现流水线处理。(本文来源于《福州大学》期刊2017-06-01）
高聪[8]（2017）在《车牌识别系统中字符识别的研究》一文中研究指出随着经济全球化的快速发展,人们的生活水平得到逐步地提高,交通运输的方式发生了翻天覆地的变化.车牌识别系统作为智能交通系统中的一个重要组成部分,已经在停车场车辆管理、监控违章车辆、高速公路收费管理系统等领域都有十分广泛的应用.在一般情况下,完整的车牌识别系统包括图像采集,车牌定位,车牌字符分割和字符识别四个部分,本文是在车牌定位和字符分割已经完成的基础之上,主要针对车牌字符识别这一部分进行研究.首先,针对车牌字符识别中模板匹配法识别率低,尤其是无法准确识别相似字符的不足,本文提出了一种模板匹配法结合局部HOG特征的车牌识别算法.首先利用模板匹配法对车牌所有字符进行初步识别,然后分别提取车牌和模板相似字符中最具区分度的一小块HOG特征进而构建特征向量,最后根据特征向量之间的欧氏距离来度量车牌字符和模板字符的相似性,进而完成二次识别.实验结果表明,本文方法有效地解决了相似字符误识别的问题,在保证识别速率的同时识别率显着提高.其次,在不同倾斜角度影响下,针对模板匹配结合局部HOG特征法的不足,结合LBP特征和HOG特征的优点,本文提出一种局部HOG和分层LBP特征融合的车牌字符识别方法.首先利用模板匹配法对车牌所有字符进行初步识别,然后利用HOG算子提取车牌和模板相似字符中最具区分度的一小块边缘特征,接着利用LBP算子提取原始车牌和模板相似字符中相同区域块的分层纹理特征,将两种特征串行融合构建串行特征向量,最后根据特征向量之间的欧式距离来度量车牌字符和模板字符的相似性,进而完成二次识别.LBP特征主要提取图像的纹理信息,对旋转具有很好的鲁棒性;HOG特征主要提取图像的边缘轮廓信息,对光照和字符分割影响具有一定的鲁棒性.通过实验比较了11种算法的识别性能,结果表明,单一的LBP特征法和HOG特征法远不如本文方法,针对字符分割影响、光照影响以及倾斜角度影响,本文方法都具有一定的鲁棒性.(本文来源于《广东工业大学》期刊2017-06-01）
倪楠[9]（2017）在《数字多用表表盘字符识别系统设计》一文中研究指出数字多用表是一种电学量的测量仪表,被广泛应用于现实生活中的各个领域,极大地方便了设备及电路的调试。但是电学量的种类千差万别,性质多种多样,各电学量的单位也是各不相同,字符大小与显示位置也各不相同,手持式万用表大多没有数字化接口,很难直接与计算机连接。设计一个高性能的数字多用表表盘识别系统,识别表盘中所显示的字符内容,实现测量过程的自动化,对电子测量而言有着重要的应用价值,不仅拓宽了仪表的使用范围,提高了检测数据的可靠性,同时也提升了检测人员的检测效率,并为故障的及时分析提供了可靠的保证。本文首先阐述了字符识别技术的发展现状,分析了数字多用表表盘字符识别与通用的字符识别(车牌识别、图片文本识别、网页文本识别等)之间的区别,指出了数字万用表表盘字符识别系统设计过程存在的光源不均匀、背景干扰噪声大、分辨率不高等问题与挑战。其次,根据用户需求,设计了字符识别系统的整体设计方案,为了减小外部光线对识别效果的影响,设计了用于照亮表盘的内部光学结构。其次,为提高表盘字符识别的准确性,减小背景干扰,对所拍摄到的数字多用表进行表盘区域进行了划分,将整个屏幕划分为数字区、单位区、背景区等,并对划分的结果进行了字符倾斜校正,光照补偿,自适应阈值二值化操作等预处理,分析和对比了各种图像特征的表征方法,水平方向投影、垂直方向投影、局部灰度特征、方向线素特征、侧轮廓特征、笔画密度特征、外围特征和穿透特征,经过分析比对,本实验在字符分割部分应用了Hough变换和特征投影,最后对字符特征进行提取时采用局部灰度特征,即分区密度特征法来完成对单个字符的特征提取。对比了每种方法的有效性,通过分别统计垂直方向和水平方向上的相关信息,最终提取到了图像的分区密度特征;最后,讨论了模板法和基于神经网络的文本识别方法的优缺点,由于BP神经网络具有较强的抗噪声和干扰能力,本文最终确定了利用BP神经网络来完成文本识别的技术方案,利用先前提取到的区域分区密度特征训练了用于数字多用表表盘字符识别的BP神经网络,最终完成了一个数字多用表表盘字符识别系统的设计,并将具有上述功能的系统按照用户需求封装成一个LabVIEW平台下的虚拟仪器。实验结果证明,本文所设计的数字多用表表盘识别系统,不仅可以适应不同的测量环境,还能识别出数字多用表的不同工作状态,且响应速度小于2秒,识别准确率达到99%以上。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-06-01）
邓介一,刘黎志,谭培祥[10]（2017）在《基于神经网络的数字字符识别系统设计与实现》一文中研究指出通过MATLAB编程实现一种能识别图片中数字的识别系统。该系统分为预处理、图像处理和神经网络3个核心部分。采用预处理和图像处理技术处理输入图片样本数据,通过经过训练的神经网络完成识别功能。验证结果表明,此系统对样本图片的识别正确率可达到100%,对于部分非样本数据,也可以正确识别。该系统可应用于验证码识别、车牌号识别等场景中。(本文来源于《软件导刊》期刊2017年05期）
字符识别系统论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
互动式电子白板最早由加拿大SMART Technologies Inc在1331年发明。其最早的用途是会议与培训,并在随后进军到了教育领域。在国内,随着教育正逐渐向数字化、智能化转变,诸如电子白板之类的新一代智能教具也正在全国学校中渐渐流行开来。然而,与这些设备设施相匹配的一系列软件的发展却相对欠缺,直接限制了新型设备作用的发挥。而本文将提出一种全新的基于教学的适用于交互式电子白板的手写输入方式。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
字符识别系统论文参考文献
[1].余菲,赵杰,王静霞,温国忠,宋荣.BP神经网络字符识别系统Matlab建模及硬件实现[J].深圳职业技术学院学报.2019
[2].王思达,刘勇,袁汇灵.基于MATLAB和升维投影法的手写字符识别输入系统[J].现代交际.2019
[3].齐浩.基于光学字符识别技术的机车视频转储分析系统设计[J].甘肃科技.2018
[4].李前汭,于力革.基于ARMCortex-A9字符识别系统设计[J].计算机系统应用.2018
[5].王金环,黄玉蕾.基于QNN的图像特征提取字符识别系统设计[J].计算机测量与控制.2018
[6].李超超,程健.基于OMAPL138数显仪表字符识别系统的设计与实现[J].测控技术.2017
[7].强书连.车牌识别系统中字符识别算法的FPGA实现[D].福州大学.2017
[8].高聪.车牌识别系统中字符识别的研究[D].广东工业大学.2017
[9].倪楠.数字多用表表盘字符识别系统设计[D].西安电子科技大学.2017
[10].邓介一,刘黎志,谭培祥.基于神经网络的数字字符识别系统设计与实现[J].软件导刊.2017