基于Android的食品配料表识别系统研究

发布时间：2017-11-03 18:30

  本文关键词：基于Android的食品配料表识别系统研究

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【摘要】：近年来，食品安全问题越来越引起人们的重视，对于配料表详细信息的诉求也越来越高。然而，在查看配料表时经常会出现如“不溶性聚乙烯聚吡咯烷酮”等词语引起人们的不解。在过去，人们可能不去深究，但随着移动互联网的到来，，人们获取信息的方式更加便捷，拿出手机即可进行搜索查询。但截止目前，还没有一个专门的系统可以进行配料表的查询，人们使用的还是通过手机浏览器链接互联网搜索引擎，输入配料词语进行查询，如果遇到难认字或字数很多，依旧会带来很大的麻烦。因此，一个能够方便快捷获取配料信息的系统是很有必要的。 本文对当前的配料表查询方式和文字识别系统进行了分析，考虑到当前人们智能手机的使用习惯，提出了基于Android的食品配料表识别系统。用户通过Android智能终端进行配料拍摄，将图片上传到服务器，经过一系列预处理及文字识别后，将获取的配料详细信息显示在Android客户端，极大地方便了人们关于配料信息的获取。在理论方面，对预处理（二值化、倾斜校正、字符切分、归一化、细化等）、特征提取、分类器设计等进行了详细论述；在实践方面，完成了整个系统的设计及实现，通过与当前配料查询方式、现有文字识别系统在使用方便度、识别效果、结果全面性等进行了对比，得到较好的结果。 经过对本文工作的总结，主要的创新工作归纳如下： 1)在拍摄控制的基础上，结合配料表特性，基于投影法，引入聚类分析获取阈值，实现词语和单字分割技术，有效地分离出配料词语或者单字，相较于传统的单字提取，提供了更丰富的模式及更准确的定位。 2)鉴于配料词库的有限性，提出了基于编辑距离的智能纠错算法，来改善文字识别后的误差，有效解决了文字识别率无法达到100%的问题。 3)提出了基于整词的配料表识别策略，相对于传统的基于单字的识别，可以提供更多的模式信息，减小维度，提供更准确的识别结果，对其他的特定细分领域具有很好的借鉴意义。 4)鉴于移动终端应用习惯，提出了反馈式自学习识别策略，用户使用次数越多，得到的结果也将越准确。
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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本文编号：1137425