Correlation algorithm of recognition of character information with low-complexity of technical implementation

Authors

  • Олег Анатольевич Кушниренко Odessa national Polytechnic University Av. Shevchenko, 1, Odessa, Ukraine, 65044, Ukraine
  • Андрей Валерьевич Cадченко Odessa national Polytechnic University Av. Shevchenko, 1, Odessa, Ukraine, 65044, Ukraine
  • Александр Вячеславович Троянский Odessa national Polytechnic University Av. Shevchenko, 1, Odessa, Ukraine, 65044, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.14848

Keywords:

recognition of the character information, correlation coefficient, binarization of an image, minimum distance, algorithm

Abstract

Currently in machine vision systems a problem of recognition of the character information has become urgent. The solution to this problem is necessary for the recognition of license plates, labels on containers and railway cars, analysis of text documents, identification of the character information on printed boards and electronic components, etc.

Optimum matching algorithm providing the highest probability of correct discrimination consists in calculating of the correlation coefficient between the recognizable symbol and the set of all patterns.

The article presents a simple algorithm to recognize the character information that does not use the advance segmentation and contour filtering. The proposed recognition algorithm allows in one iteration to determine the coordinates of the characters corresponding to one specific pattern.

The obvious advantage of this algorithm is the absence of multiplications. This reduces the computational complexity of the algorithm due to the lack of multiplication operations and reduction of the total number of additions. Thus, the proposed algorithm has low complexity of the technical implementation.

Author Biographies

Олег Анатольевич Кушниренко, Odessa national Polytechnic University Av. Shevchenko, 1, Odessa, Ukraine, 65044

Graduate student

Department of radio systems

Андрей Валерьевич Cадченко, Odessa national Polytechnic University Av. Shevchenko, 1, Odessa, Ukraine, 65044

PHD

Department of radio systems

Александр Вячеславович Троянский, Odessa national Polytechnic University Av. Shevchenko, 1, Odessa, Ukraine, 65044

PHD

Department of radio systems

References

  1. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений [Текст] / Р.Гонсалес, Р.Вудс. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.
  2. Сойфер, В.А. Методы компьютерной обработки изображений [Текст] / В.А.Сойфер. – М.: Физматлит, 2001. – 784 с.
  3. Штарк, Г. Применение вейвлетов для ЦОС [Текст] / Г.Штарк. – М.: Техносфера, 2007. – 192 с.
  4. Форсайт, Д.А. Компьютерное зрение. Современный подход [Текст] / Д.А.Форсайт, Жан Понс. – М.: Вильямс, 2004. – 928 с.
  5. Хмелев, Р.В. Совместное использование структурного анализа и метрики Хаусдорфа при сравнении объекта и эталона [Текст] / Р.В.Хмелев // Компьютерная оптика. – 2005. – В.27. – С. 174 – 176.
  6. Глущенко, Л.А. Определение вероятности распознавания алфавитно-цифровой информации на экране монитора [Текст] / Л.А.Глущенко, А.М.Корзун, Н.И.Павлов, А.Н.Силантьев, В.В.Янчук //Труды конференции "Прикладная оптика-2006". – Т.1. – С.183.
  7. Глумов, Н.И. Метод быстрой корреляции с использованием тернарных шаблонов при распознавании объектов на изображениях [Текст] / Н.И.Глумов, Е.В.Мясников, В.Н.Копенков, М.А.Чичева // Компьютерная оптика. – 2004. – №3. – Т.32.
  8. Михайлов, И.А. Об одном методе распознавания изображений [Текст] / И.А.Михайлов // Моделирование и анализ информационных систем. – 2007. – Т. 14. – № 4 – С. 7 – 12.
  9. Михайлов, И.А. Некоторые методы распознавания изображений [Текст] / И.А.Михайлов // Моделирование и анализ информационных систем. – 2008. – Т. 15. – № 4 – С. 56 – 64.
  10. Карлин, А.К. Распознавание номеров железнодорожных цистерн с использованием корреляционного алгоритма [Текст] / А.К.Карлин, А.Н.Малков, Е.А.Тимофеев, Г.П.Штерн // Математика, кибернетика, информатика. Труды международной научной конференции (Ярославль, 25 – 26 июня, 2008). – Ярославль: ЯрГУ, 2008. – C. 103 – 110.
  11. Gonzales, R., Woods, R. (2005). Digital image processing. Moscow, Russia: Теhnосfera.
  12. Sojfer, V.А. (2001). Methods of computer images processing. Moscow, Russia: Fizmatlit.
  13. Stark, G. (2007) Wavelets and signal processing. Moscow, Russia: Теhnосfera.
  14. Forsight, D.А., Ponce, J. (2004). Computer vision. A modern approach. Moscow, Russia: Williams.
  15. Hmelev, R.V. (2005). Sharing of structural analysis and Hausdorf metric for comparing the object and reference. Computer optics, 27, 174-176.
  16. Gluschenko, L.А., Коrzun, А.М., Pavlov, N.I., Silantiev, А.N., Yanchuk, V.V. (2006). Determination of recognition probability for the alphanumeric information on the monitor screen. Proceedings of the "Applied optics-2006" conference, 1, 183.
  17. Glumov, N.I., Мyasnikov, Е.V., Коpеnкоv, V.N., Chicheva, М.А. (2004). Rapid method of correlation with the ternary templates in objects recognition on images. Computer optics, 3, 32.
  18. Мihajlov, I.А. (2007). On one method of image recognition. Modeling and analysis of information systems, 14(4), 7-12.
  19. Мihajlov, I.А. (2008). Some methods of image recognition. Modeling and analysis of information systems, 15(4), 56-64.
  20. Каrlin, А.К., Маlkоv, А.N., Тimofееv, Е.А., Stern, G.P. (2008). Recognition of railway tanks numbers with the use of correlation algorithm. Mathematics, Cybernetics, Informatics. Proceedings of the international scientific conference (Yaroslavl), 103-110.

Published

2013-06-19

How to Cite

Кушниренко, О. А., Cадченко А. В., & Троянский, А. В. (2013). Correlation algorithm of recognition of character information with low-complexity of technical implementation. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(9(63), 42–45. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.14848

Issue

Section

Information and controlling system