基于SVM的飞机驾驶舱头顶板字符识别方法研究
针对飞机驾驶舱头顶板字符的特点,提出一种基于支持向量机(SVM)的飞机驾驶舱头顶板字符识别方法,分别对图像分割、图像预处理及字符识别进行了研究与实现,图像分割采用HSV颜色空间提取琥珀色字符区域,图像预处理包括灰度化、二值化、字符定位及分割,字符识别模块提取字符的方向梯度直方图(HOG)特征作为特征向量进行SVM的训练及识别.实验结果表明,该方法能有效识别飞机驾驶舱头顶板字符,整体测试识别正确率在95%以上.
头顶板字符、支持向量机、HOG特征、字符识别
43
TN98
2021-04-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
82-87