Mustererkennung matrizen

In diesem Beitrag schlagen wir einen Datenmatrix-Code-Standortalgorithmus vor, der auf der Findermustererkennung und der Barcode-Grenzanpassung basiert, was durch umfangreiche Experimente bewiesen wird, effektiv und schnell zu sein. In diesem Algorithmus wird das Findermuster hauptsächlich auf der Grundlage der Liniensegmenterkennung und -kombination erkannt. Es wurde einigeS getan, um das “L”-Findermuster durch Segmenterkennung zu finden, z. B. Referenz [8–12]. Über die Liniensegmenterkennung schlug Grompone Von Gioi et al. [13] einen Linear-Time-Algorithmus namens Line Segment Detector (LSD) vor, der keine Parameterabstimmung erfordert und genaue Ergebnisse liefert. Der LSD-Algorithmus hat den von Burns et al. [14] vorgeschlagenen Liniensegmentfinder verbessert und mit einem Validierungskriterium kombiniert, das von Desolneux et al. [15, 16] inspiriert ist. In diesem Beitrag wird der LSD-Algorithmus verwendet, um das “L”-Findermuster zu erkennen, und eine Einführung von LSD ist im zugehörigen Arbeitsabschnitt gegeben. Bei der Grenzbefestigung ist der wichtigste Schritt die gerade Linienanpassung.

Fischler und Bolles, der sogenannte RANSAC [17]-Algorithmus, werden eine effektive Lösung für die direkte Montage vorgeschlagen, die zur Anpassung der Barcodegrenzen verwendet wird. Unweigerlich wird ein Pseudo-L erkannt, so dass ein “L”-Findermuster aufgegeben wird, wenn die Nachbearbeitung keinen Datenmatrixcode finden kann. Die ungefähre Position von 3 Scheitelpunkten (zwei Endpunkte und ein Schnittpunkt von “L”) kann aus dem “L”-Findermuster abgerufen werden, um Datenmatrixcode ungefähr wie Abbildung 5(c) zu lokalisieren. Ich weiß nicht, ob es dafür eine Java-API gibt, aber eine Suche nach “zweidimensionalem String-Matching” oder “zweidimensionalem Muster-Matching” zeigt viele Papiere. So überprüft die Masterarbeit von Martijn van de Rijdt (PDF) mehrere Algorithmen und ist (als Eine These statt einer Zeitschriftenzeitung) wahrscheinlich besser lesbar als die Originalpapiere. Probabilistische Musterklassifikatoren können nach einem Vieltisten- oder Bayesschen Ansatz verwendet werden. Der gestrichelte Rahmen besteht aus abwechselnden schwarzen Modulen und weißen Modulen und hat viele Kanten. Andererseits ist die gestrichelte Grenze in etwa parallel zum “L”-Findermuster. Erkennen eines gestrichelten Rahmens durch Scannen des Kantenpunkts in der Richtung, die parallel zu “L” verläuft, in zwei Schritten. In der Psychologie ist die Mustererkennung (sinnvollund und identifizierende Objekte) eng mit der Wahrnehmung verbunden, was erklärt, wie die sensorischen Inputs, die Menschen erhalten, sinnvoll gemacht werden.

Die Mustererkennung kann auf zwei verschiedene Arten betrachtet werden: die erste ist vorlagenabgleich und die zweite ist die Feature-Erkennung. Eine Vorlage ist ein Muster, das zum Erstellen von Elementen mit den gleichen Proportionen verwendet wird. Die Hypothese des Vorlagenabgleichs legt nahe, dass eingehende Reize mit Vorlagen im Langzeitgedächtnis verglichen werden. Wenn es eine Übereinstimmung gibt, wird der Stimulus identifiziert. Feature-Erkennungsmodelle, wie das Pandemonium-System zur Klassifizierung von Buchstaben (Selfridge, 1959), deuten darauf hin, dass die Reize zur Identifizierung in ihre Komponenten unterteilt werden. Ein Großbuchstabe E hat z. B. drei horizontale Linien und eine vertikale Linie. [23] Mustererkennungsalgorithmen zielen im Allgemeinen darauf ab, eine vernünftige Antwort für alle möglichen Eingaben zu geben und unter Berücksichtigung ihrer statistischen Variation einen “höchstwahrscheinlichen” Abgleich der Eingaben durchzuführen. Dies steht im Gegensatz zu Musterabgleichsalgorithmen, die nach genauen Übereinstimmungen in der Eingabe mit bereits vorhandenen Mustern suchen. Ein häufiges Beispiel für einen Musterabgleichsalgorithmus ist der Reguläre Ausdrucksabgleich, der nach Mustern einer bestimmten Sortierung in Textdaten sucht und in die Suchfunktionen vieler Texteditoren und Textverarbeitungsprogrammoren einbezogen wird.

Im Gegensatz zur Mustererkennung ist die Musterabgleich im Allgemeinen keine Art von maschinellem Lernen, obwohl Musteranpassungsalgorithmen (insbesondere bei ziemlich allgemeinen, sorgfältig zugeschnittenen Mustern) manchmal eine vergleichbare Qualität der Art liefern können, die von Mustererkennungsalgorithmen bereitgestellt wird.