基于视觉的图书馆在架错序图书自动识别技术研究
本文选题：错序图书自动识别 + 边缘检测 ； 参考：《沈阳工业大学》2017年硕士论文
【摘要】：随着信息社会的发展,民众对于图书资源的需求爆炸式地提高,传统以资源为基础的“文献中心”模式正向着需求主导的“读者中心”模式转型。受到智能应用技术的冲击和软、硬件性能的日趋成熟的影响,使得图书馆管理系统朝着智能化方向不断发展,因此对在架图书自动识别技术的研究具有重要的理论意义和生产实用价值。如今,机器视觉应用涵盖工业、农业、交通、军事、航空航天等各个领域,由机器代替人眼进行分析判断得到了长足的发展。本文应用机器视觉技术,以准确分割书脊、识别图书索书号作为基础,以实现对在架图书自动识别作为主要研究目标,提出了一项基于视觉的在架错序图书自动识别技术。分割书脊方面,本文以书脊边界在图像中表现为直线的先验条件,采用直线检测策略对图书进行分割,并针对现有基于霍夫变换和LSD直线检测算法的分割策略所带来的误检严重问题、时间效率问题以及算法局限问题,提出了一种结合边缘分析与方向约束的快速直线检测算法。该算法结合Canny算子的优点以及数字直线特征,首先对图像进行边缘检测,在此基础上基于数字直线生成特性进行跟踪,构建直线链,最后提取直线链端点连成直线,完成直线检测进而实现书脊分割。通过实验与主流直线检测算法进行对比,表明本文提出的算法在直线检测方面更加高效、准确,非常适合实时图像处理,机器视觉等应用。此外,本文采用近几年来不断发展的深度学习技术,设计了前馈型连续双卷积深度学习模型对图书索书号进行识别。相对于传统网络结构该模型采用连续两个5×5卷积核对图书索书号图像进行特征提取,以非饱和非线性函数1)()=max(0,)模拟神经元输出,解决梯度消失问题的同时缩短了网络训练时间,并增加Dropout模型集成策略,提高了模型的准确性和稳定性,有效降低过拟合情况的发生,综合以上技术,解决了基于颜色分析、特征点提取以及传统OCR技术的图书低识别率问题。
[Abstract]:With the development of information society , people ' s demand for book resources is explosively improved , and the traditional " Document Center " model based on resources has been transformed into demand - led " reader center " mode .
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41
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，本文编号：2080394
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