基于android平臺(tái)的光學(xué)字符識(shí)別應(yīng)用的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于android平臺(tái)的光學(xué)字符識(shí)別應(yīng)用的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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3、二、,-二早At.’C/'-??-.林*..亨盧檢節(jié):蘆聲〇:>.巧六非分心-■?-■■?■.:/V,/.::i^:..-…‘.?"戶.?-'-,..':*::若聲心;‘.:/.:一;苦東>vl/、'?-t;V..V茲心滿/丫.::作、'*、'''■.'-????■■.'?V^■i:,:U\V乂,,...球、'''"".、:、:,、乂一乃:N齡.-'、'vV\、:.別,言學(xué)號(hào):MF1432033論文答辯日期:2016年5月12曰指導(dǎo)教師:(簽字

4、)基于Android平臺(tái)的光學(xué)字符識(shí)別應(yīng)用的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)作者:李湛指導(dǎo)教師:顧慶教授南京大學(xué)研究生畢業(yè)論文(申請工程碩±學(xué)位)南京大學(xué)軟件學(xué)院2016年05月TheDesignandImplementationofOpticalCharacterRecognitionApplicationBasedonAndroidPlatformLiZhan,Submilntoftti村edInpartialfulflmeherequiremensforthedeg

5、reeofMasterofEngineeringSuervisedbpyProfessorGuQin,gSoftwareInstituteNANJIVINGUNERSITYNaninChinajg,Aril2016p,南京大學(xué)碩±論文摘要摘要隨著數(shù)字化時(shí)代的蓬勃發(fā)展,信息量W指數(shù)級的速度增長,然而手工錄入并存儲(chǔ)信息的速度遠(yuǎn)不及信息的產(chǎn)生速度。光學(xué)宇符識(shí)別(OCR)技術(shù)能夠自動(dòng)化地檢測信息并識(shí)別出來,有效地解決了信息錄入速度和正確率的問題,。目前基于PC設(shè)備的光學(xué)字符識(shí)別已經(jīng)被廣泛

6、的應(yīng)用于辦公自動(dòng)化和工業(yè)智能化等方面,很難隨時(shí)隨地處理生活信息。得益于智能手,然而由于PC端的弱便攜性機(jī)硬件和Android平臺(tái)的發(fā)展,在移動(dòng)設(shè)備上進(jìn)行光學(xué)字符識(shí)別成為可能?;冢崳姡烈唬睿洌颍铮椋淦脚_(tái)的光學(xué)字符識(shí)別成為個(gè)被迫切需要的功能。本文將PC端上有關(guān)光學(xué)字符識(shí)別的先驗(yàn)知識(shí)和基本理論,應(yīng)用于移動(dòng)端,一A設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了個(gè)基于ndroid平臺(tái)的光學(xué)字符識(shí)別應(yīng)用。本文重點(diǎn)研究了光學(xué)字符識(shí)別功能的具體實(shí)現(xiàn),W及應(yīng)用的功能設(shè)計(jì)和界面設(shè)計(jì)。本文的主要工作包括:1應(yīng)用的需求分析和概要設(shè)計(jì),將應(yīng)用分為圖像采集模塊,字符識(shí)別模塊,)

7、信息存儲(chǔ)模塊這王個(gè)模塊。圖像采集模塊負(fù)責(zé)采集含有字符信息的圖像;字符識(shí),進(jìn)行識(shí)別并輸出識(shí)別結(jié)果別模塊負(fù)責(zé)處理采集到的圖像;信息存儲(chǔ)模塊負(fù)責(zé)存儲(chǔ)原圖像,識(shí)別結(jié)果W及針對它們的編輯操作。2應(yīng)用的詳細(xì)設(shè)計(jì)和具體實(shí)現(xiàn)。圖像采集模塊實(shí)現(xiàn)兩種方式采集圖像,分)別調(diào)用了Android平臺(tái)的相機(jī)和相冊接曰。對于圖像識(shí)別模塊,結(jié)合對文獻(xiàn)的研一究W及實(shí)際場景的分析,設(shè)計(jì)了系列光學(xué)字符識(shí)別的算法策略組合。針對生活場景的復(fù)雜,設(shè)計(jì)了灰度化,平滑,二值化,形態(tài)學(xué)操作等圖像預(yù)處理算法,增強(qiáng)背景和識(shí)別目標(biāo)的區(qū)別,然后找出圖像中的字符區(qū)域,進(jìn)行字符分割

8、和字符歸一,輸入到學(xué)習(xí)生成的SVM模型中進(jìn)行識(shí)別ite這化。信息存儲(chǔ)模塊,采用SQL一,將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到

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