基于改进神经网络的火车票号识别算法研究

作者：刘娴^*; 王柯琦

来源：计算技术与自动化, 2021, 40(04): 54-58.

DOI：10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202104010

• 神经网络
• 二值化
• 字符分割

为提高火车票识别精度和效率,将图像处理技术和BP神经网络结合,提出了一种基于图像处理和BP神经网络的火车票号识别算法。首先,通过图像预处理、目标区域的定位、二值化、倾斜校正和字符分割,提取火车票的身份证号码特征信息,建立特征信息库;之后,将特征信息库作为BP神经网络的输入,数字和字符类别作为BP神经网络的输出,建立BP神经网络的火车票号识别模型。研究结果表明,与模板匹配和SVM相比,提出的方法可以有效提高火车票号的识别精度和效率,识别精度高达97.7%,从而为火车票号识别提供新的方法。

• 单位
  河南师范大学; 南京机电职业技术学院