【摘 要】
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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
【机 构】
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中国民用航空飞行学院航空工程学院 广汉618307
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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。
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