一种新的基于机器学习的2维条形码检测算法

被引：6

作者：

郝云峰

戚飞虎

蒋人杰

机构：

[1] 上海交通大学计算机视觉实验室

来源：

中国图象图形学报 | 2007年 / 10期

关键词：

2维条形码; 机器学习; 自适应SpatialBoost; 多分辨率;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习]; TP391.44 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 0811 ; 081101 ;

摘要：

随着2维条形码在人们的日常生活和工业生产中越来越多的应用,对2维条形码的检测定位是十分有意义的。目前的检测算法只适用于纸制印刷品表面,不能用于检测印刻在其他材料表面的2维条形码。提出了使用机器学习的方法来检测各种材料表面的基本模式各不相同的2维条形码,在AdaBoost的基础上提出了自适应SpatialBoost算法,将图像的纹理信息和空间信息自适应的结合起来。实验结果表明,该算法所训练出的2维条形码检测器在测试样本上达到了100%的检测率。

引用

页码：1873 / 1876

页数：4

共 3 条

[1]

Multiresolutionhistograms and their use for recognition. Hadjidemetriou E,Grossberg M D,Nayar S K. IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence . 2004

[2]

SpatialBoost-adding spatial reasoning to Adaboost. Avidan S. Proceedings of European Conference on Computer Vision . 2006

[3]

Multiresolution gray-scale and rotation-invariant texture classification with local binary patterns. O jala T,P ietikainen M,Maenpaa T. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 2002

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