基于Android平台的光学字符识别应用的设计与实现

发布时间：2017-05-15 00:02

  本文关键词：基于Android平台的光学字符识别应用的设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着数字化时代的蓬勃发展,信息量以指数级的速度增长,然而手工录入并存储信息的速度远不及信息的产生速度。光学字符识别(OCR)技术能够自动化地检测信息并识别出来,有效地解决了信息录入速度和正确率的问题。目前,基于PC设备的光学字符识别已经被广泛的应用于办公自动化和工业智能化等方面,然而由于PC端的弱便携性,很难随时随地处理生活信息。得益于智能手机硬件和Android平台的发展,在移动设备上进行光学字符识别成为可能。基于Android平台的光学字符识别成为一个被迫切需要的功能。本文将PC端上有关光学字符识别的先验知识和基本理论,应用于移动端,设计并实现了一个基于Android平台的光学字符识别应用。本文重点研究了光学字符识别功能的具体实现,以及应用的功能设计和界面设计。本文的主要工作包括：1)应用的需求分析和概要设计,将应用分为图像采集模块,字符识别模块,信息存储模块这三个模块。图像采集模块负责采集含有字符信息的图像；字符识别模块负责处理采集到的图像,进行识别并输出识别结果；信息存储模块负责存储原图像,识别结果以及针对它们的编辑操作。2)应用的详细设计和具体实现。图像采集模块实现两种方式采集图像,分别调用了Android平台的相机和相册接口。对于图像识别模块,结合对文献的研究以及实际场景的分析,设计了一系列光学字符识别的算法策略组合。针对生活场景的复杂,设计了灰度化,平滑,二值化,形态学操作等图像预处理算法,增强背景和识别目标的区别,然后找出图像中的字符区域,进行字符分割和字符归一化,输入到学习生成的SVM模型中进行识别。信息存储模块,采用SQLite这一轻量的嵌入式数据库引擎,将数据存储到手机SD卡中。3)应用测试和评价。在实际使用案例中对应用进行测试,通过对准确率,查全率和F值的计算,分析应用使用效果。本文的目标是利用移动平台日益强大的计算能力,实现服务于日常生活的光学字符识别应用,使用户能够获取并存储所需的信息。
【关键词】：Android 光学字符识别 OpenCV SVM
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 第一章 引言14-18
• 1.1 项目背景和选题意义14-15
• 1.2 手写数字识别的难点15
• 1.3 国内外研究现状15-16
• 1.4 本文研究的主要内容16-17
• 1.5 本文的组织结构17-18
• 第二章 技术综述18-26
• 2.1 Android平台简介和系统架构18-20
• 2.2 Android与其他主流移动操作系统的区别20
• 2.3 Android SDK和Android NDK介绍20-21
• 2.4 SQLite简介21
• 2.5 OpenCV简介21-22
• 2.6 支持向量机(SVM)算法介绍22-25
• 2.7 本章小结25-26
• 第三章 光学字符识别技术和算法实现26-44
• 3.1 光学字符识别流程26-27
• 3.2 预处理算法流程27-39
• 3.2.1 灰度化处理28-29
• 3.2.2 平滑算法研究29-33
• 3.2.3 二值化算法研究33
• 3.2.4 图像形态学操作算法研究33-35
• 3.2.5 字符分割35-36
• 3.2.6 字符归一化36
• 3.2.7 预处理算法具体实现36-39
• 3.3 训练SVM分类模型39-43
• 3.3.1 多类分类方法39-40
• 3.3.2 训练过程40-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第四章 光学字符识别应用的设计与实现44-62
• 4.1 需求分析44-45
• 4.2 图像采集模块45-48
• 4.3 字符识别模块与其他模块的交互48-50
• 4.4 信息存储模块50-52
• 4.5 界面设计52-58
• 4.5.1 首页设计52-54
• 4.5.2 左侧边栏设计54-56
• 4.5.3 识别和显示页面56-58
• 4.6 应用测试和评估58-61
• 4.6.1 测试环境58
• 4.6.2 测试内容58-60
• 4.6.3 统计并评估识别结果60-61
• 4.7 本章小结61-62
• 第五章 总结与展望62-64
• 5.1 总结62-63
• 5.1.1 本文背景和所作的贡献62
• 5.1.2 研究成果62-63
• 5.2 进一步工作展望63-64
• 参考文献64-65
• 致谢65-67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 秦玉平;王秀坤;艾青;刘卫江;;多主题文本分类的实现算法[J];计算机工程;2008年02期

2 柳回春,马树元,吴平东,李晓梅;手写体数字识别技术的研究[J];计算机工程;2003年04期

中国硕士学位论文全文数据库 前5条

1 张巍;基于Android平台的名片扫描识别系统的设计与实现[D];吉林大学;2015年

2 陈培培;Android平台视频中字符实时识别技术的研究[D];南京信息工程大学;2013年

3 马文骥;基于Android平台的字符识别预处理算法设计与实现[D];北京邮电大学;2012年

4 刘莉;光学字符识别系统中关键算法的设计与研究[D];电子科技大学;2011年

5 吴琳琳;基于SVM技术的手写数字识别的研究[D];山东师范大学;2006年

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本文编号：366469