基于SVM分类器的集装箱箱号识别法

为准确、高效地识别集装箱箱号,提出基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的集装箱箱号识别法.在对大量箱号图片进行实验并统计各种特征识别率的基础上,经过预处理、箱号定位、字符分割,得到36×22像素大小的二值化图像;提取箱号字符的边界和质心特征、改进的灰度直方图特征以及边缘方向直方图特征,将这些特征进行组合形成特征向量并进行降维和归一化处理;利用SVM分类器把处理过的特征向量进行分类并识别.实验结果表明,该方法平均识别正确率可以达到95%,高于使用单一特征的识别、简单的模板匹配算法以及特征加权(八邻域)模板匹配算法.