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，包含定位中选用MSER方式 对字符地区开展初定位，根据连通域法开展细定位.对于点阵喷码字符的特性，选用点阵喷码字符分割优化算法开展分割，保证了分割的准确性.字符鉴别中根据卷积和神经元网络鉴别方法开展鉴别，在确保实时性的另外提升了检验度，能够 考虑可乐瓶罐底点阵喷码字符检验的高实时性，高准确性的规定.，包含定位中选用MSER方式 对字符地区开展初定位，根据连通域法开展细定位.对于点阵喷码字符的特性，选用点阵喷码字符分割优化算法开展分割，保证了分割的准确性.字符鉴别中根据卷积和神经元网络鉴别方法开展鉴别，在确保实时性的另外提升了检验度，能够 考虑可乐瓶罐底点阵喷码字符检验的高实时性，高准确性的规定.
卡片条码即时监测系统用以检测卡上的号是不是恰当，是不是详细和清楚。根据IEEE1394卡将工业生产数据监控摄像头拍攝的图片传送到电子计算机上，表面缺陷检测设备技术指导，历经图象处理，字符识别，随后将账号和品质状况纪录在数据库查询。卡片图象历经剪裁、滤波器和标识符切分，随后根据图像匹配开展字符识别。卡片条码即时监测系统用以检测卡上的号是不是恰当，是不是详细和清楚。根据IEEE1394卡将工业生产数据监控摄像头拍攝的图片传送到电子计算机上，历经图象处理，字符识别，随后将账号和品质状况纪录在数据库查询。卡片图象历经剪裁、滤波器和标识符切分，随后根据图像匹配开展字符识别。
解决低质量图像给识别任务带来的困难，构造了一个由图像增强网络(EnCNN)和手写体数字识别网络(LeNet-5)组成的低质量图片识别框架.将图像增强网络嫁接在识别网络前，并使用提出的策略进行模型学习.使得低质量图像在被识别前图像质量得到较大的改善，终实现低质量手写体图像识别率的提高.实验部分将提出的方法和在单纯使用低质量图像或高清图作为训练集进行训练的方法进行了对比，实验表明在低质量图像上，提出的方法有更高的数字识别率，且有更强的泛化能力.
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第7年
