基于稀疏理论的字符识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于稀疏理论的字符识别方法，通过建立测试样本和训练样本，利用训练样本灰度归一化计算得出测试数据、训练数据和系数向量S之间的关系，通过S值寻找训练项，得出所有类别差异矩阵gap的值，比对gap最小值对应的识别类别与人工划分类别是否相同，确定识别是否正确，完成识别过程。其过程避免了以往二值化对图像信息产生的损失和失真，对输入数据优化选择，训练样本少而精，有效减少了无效数据的影响，基于稀疏理论的识别方法识别速度快、识别效率高、抗干扰能力强，单个字符的识别率可以达到99.2％。

【技术实现步骤摘要】
基于稀疏理论的字符识别方法
本专利技术涉及一种标牌字符的自动识别方法，特别涉及一种基于稀疏理论的字符识别方法，属于字符识别

技术介绍
标牌字符自动识别是现代社会发展和进步的表现，也是信息化、智能化管理的一个方向。其中，车牌自动识别是标牌字符识别的一个重要领域，也是现代交通智能化管理的重要手段。车牌识别技术是指：能够自动检测受控路面车辆并提取车辆牌照信息的处理技术，包括汉字字符、英文字母和阿拉伯数字的区分以及号牌颜色的识别。其以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。识别后的车牌通过一些后续处理手段不仅可以实现停车场或高速公路收费管理、车辆出入管理、交通流量指标控制测量、公路超速自动化监管、违章处罚管理等，还可以实现车辆定位、汽车防盗等防控技术管理，保证了车辆使用安全性，对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于稀疏理论的字符识别方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤一：建立测试样本集，人工区分并假设测试样本集中含有n个类，每个样本中的数据为1位以上；步骤二：从测试样本集中每个类里抽出一个样本(D1，D2，D3......，Dn)作为训练样本train_data，Train_data=[D1D2D3.....Dn]；随机挑选一个测试样本D1作为测试样本Test_data，Test_data=[D1]；步骤三：将训练样本灰度归一化为一个训练矩阵train_lab，计算得出训练矩阵的秩x2x，x2x平方和再开方后生成Y2Y，Y2Y的逆矩阵和训练矩阵的转置矩阵相乘得到一个新的矩阵Proj_M；步骤四：...

【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏理论的字符识别方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤一：建立测试样本集，人工区分并假设测试样本集中含有n个类，每个样本中的数据为1位以上；步骤二：从测试样本集中每个类里分别抽出一个样本D1，D2，D3......，Dn，将这n个样本组合后作为训练样本集Train_data，Train_data＝[D1D2D3.....Dn]；从除训练样本集外的测试样本集中随机挑选一个测试样本Dt作为测试样本Test_data，Test_data＝[Dt]；步骤三：将训练样本集灰度归一化为一个训练矩阵train_lab，计算得出训练矩阵的秩x2x，x2x平方和再开方后生成Y2Y，Y2Y的逆矩阵和训练矩阵的转置矩阵相乘得到一个新的矩阵Proj_M；步骤四；将Test_data的灰度值归一化后生...

【专利技术属性】
技术研发人员：李阳根，方秀敏，应李勇，马海，
申请(专利权)人：广东领域安防有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44