基于Gabor特征与BP神经网络的屏幕显示自动校验系统

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针对人工校验视频监控设备屏幕显示(OSD)效率低下、人力物力资源耗费大的问题,提出一种OSD自动校验系统,取代传统的人工校验方式。系统首先综合多种数理统计特征进行OSD定位,然后利用改进的Otsu算法进行精确字符分割并二值化,最后通过基于Gabor特征离线训练的改进型BP神经网络进行字符识别。实验结果表明,在确保92.7%识别率的前提下,该系统识别一帧OSD平均耗时53 ms。
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