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1樓：_____八月

後板已被發現，各梯度角他們也將影響其識別效果很大。所以，我們引進技術的基礎上修訂非線性失真模型

改變傾斜板直立影像。我們的方法包括兩個步驟：第一步是找出有效的四合院地區，其中包括所有的特徵資訊;第二個步驟是調整這個四合院形象直立矩形影象。

本文安排如下：第2節介紹了矩形功能。第3節描述了特徵選擇方法和分類過程。

第4節介紹了二值化程序和修改翻譯傾斜板。初步實驗結果給出了第5節的結論之後，第6節。

2 。矩形特徵

圖2顯示了一個典型中板包括7個字元的標準格式的英文字母，數字的權利和漢字在左側。它固有的特點，頂點，線和字元，其中可明確區分開來的背景。劃分子視窗為中心的一個角落裡頂點到一些矩形塊相同的大小，我們發現，亮度均勻區塊內。

鄰國塊中

統一的亮度或明顯不同的亮度。出於同樣的原因，該線路的特點有其相應的矩形塊。例如，平均灰度值的性質方面是明顯不同於非字元地區板。我們可以利用這樣的功能（稱為

矩形的功能），以找到板塊。和一些簡單的矩形功能，可以組成一個多長方形功能。

2.1 。特點，型別和討論

然而，它是不容易的選擇這些功能的觀測方法，因為有大量的這種功能的變化，由於矩形的大小。因此，我們使用adaboost演算法[ 5 ]以選擇有效的功能，從功能設定。在我們的方法，功能集包括10種功能，在圖3所示。

的總和畫素擺在白色矩形，減去的總和，畫素在灰色的矩形。四矩形中顯示（廣告）和（ h ） ;功能（ f ）和（ g ）有兩個矩形顯示; （ e ）和（矩陣）顯示多個矩形功能。向板對比低的特點（ ad ）和（例如）可以找到頂點和行的性質而不是那些地區的板塊。

此外，多種功能（矩陣）可以識別領域的真正性質在任何情況下。除了豐富的形象代表，長方形功能極端的計算效率的利用積分影象，這已被證明在我們的實驗。