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以饮料瓶盖顶面日期批号的点阵喷码字符识别为例,探讨点阵字符图像分析识别技术。针对点阵喷码字符的不连续特点,无法直接沿用连续笔画数字符号的识别算法,必须有针对性地研究离散点阵构成数码符号的图像识别技术。本文采用高斯核RBF神经网络类算法,优化图像处理判别参数的确定方式,实现样本分类模型的训练与分类器设计,显著改善了点阵字符识别的准确度。