數(shù)字識(shí)別準(zhǔn)確性檢測(cè)

1T/GDAQIXXXX—XXXX數(shù)字識(shí)別準(zhǔn)確性檢測(cè)本文件規(guī)定了數(shù)字識(shí)別準(zhǔn)確性檢測(cè)的檢測(cè)內(nèi)容和檢測(cè)過(guò)程。本文件適用于數(shù)字識(shí)別準(zhǔn)確性檢測(cè)流程。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過(guò)文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。JT/T604-2011汽車牌號(hào)視頻自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)3術(shù)語(yǔ)和定義下列術(shù)語(yǔ)和定義適用于本文件。3.1數(shù)字識(shí)別Digitrecognition通過(guò)數(shù)字圖像特征，識(shí)別數(shù)字的過(guò)程。3.2誤識(shí)率falseacceptancerate不同數(shù)字圖像的匹配分?jǐn)?shù)大于給定閾值，從而被認(rèn)為是相同數(shù)字圖像的比例。3.3識(shí)別正確率Recognitionaccuracy相同數(shù)字圖像的匹配分?jǐn)?shù)大于給定閾值，從而被認(rèn)為是相同數(shù)字圖像的比例3.4誤識(shí)次數(shù)Numberoffalseidentifications識(shí)別數(shù)字圖像的結(jié)果錯(cuò)誤的次數(shù)3.5類間測(cè)試Interclasstest不同目標(biāo)數(shù)字圖像進(jìn)行數(shù)字圖像識(shí)別的測(cè)試3.6類內(nèi)測(cè)試In-classtest同一目標(biāo)數(shù)字圖像進(jìn)行數(shù)字圖像識(shí)別的測(cè)試4技術(shù)要求2T/GDAQIXXXX—XXXX4.1建立數(shù)據(jù)庫(kù)使用原始黑白（雙水平）圖像經(jīng)過(guò)尺寸標(biāo)準(zhǔn)化以適合20x20像素框，同時(shí)保持其縱橫比。由于歸一化算法使用的抗鋸齒技術(shù)，生成的圖像包含灰度級(jí)。通過(guò)計(jì)算像素的質(zhì)心，圖像以28x28圖像為中心，并平移圖像以將該點(diǎn)定位在28x28場(chǎng)的中心。數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)包含手寫數(shù)字的二進(jìn)制圖像，數(shù)據(jù)集需要包含但不限于以下幾種情況的數(shù)據(jù)：1.原始訓(xùn)練樣本（各年齡不同職業(yè)的手寫字體）；2.原始訓(xùn)練樣本的人為扭曲（失真）版本，失真是位移/縮放/傾斜/壓縮的隨機(jī)組合；3.計(jì)算機(jī)字體，包括但不限于宋體，仿宋，黑體，微軟雅黑。4.2圖片預(yù)處理圖像預(yù)處理的主要目的是消除圖像中無(wú)關(guān)的信息，恢復(fù)有用的真實(shí)信息，增強(qiáng)有關(guān)信息的可檢測(cè)性和最大限度地簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)，從而改進(jìn)特征抽取、圖像分割。匹配個(gè)識(shí)別的可靠性。預(yù)處理步驟一般包含：灰度化-幾何變換-圖像增強(qiáng)。4.2.1灰度化灰度圖像每個(gè)像素只需一個(gè)字節(jié)存放灰度值（又稱強(qiáng)度值、亮度值），灰度范圍為0-255。一般使用分量法，最大值法，平均值法，加權(quán)平均法四種方法對(duì)彩色圖像進(jìn)行灰度化。4.2.2幾何變換圖像幾何變換又稱為圖像空間變換，使用平移、轉(zhuǎn)置、鏡像、旋轉(zhuǎn)、縮放等幾何變換方法對(duì)采集的圖像進(jìn)行處理，用于減少如攝像頭畸變等造成的非人為隨機(jī)誤差。此外，還需要使用灰度插值算法，因?yàn)榘凑者@種變換關(guān)系進(jìn)行計(jì)算，輸出圖像的像素可能被映射到輸入圖像的非整數(shù)坐標(biāo)上。通常采用的方法有最近鄰插值、雙線性插值和雙三次插值等。4.2.3圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)可分成兩大類：頻率域法和空間域法。圖像增強(qiáng)即增強(qiáng)圖像中的有用信息，它可以是一個(gè)失真的過(guò)程，其目的是要改善圖像的視覺效果，針對(duì)給定圖像的應(yīng)用場(chǎng)合，有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來(lái)不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果，滿足某些特殊分析的需要。4.3數(shù)字識(shí)別把切割后的數(shù)字圖片大小調(diào)整到和模板一樣的大?。ㄒ话阋阅０嬷凶畲蟪叽缛缓笞屝枰ヅ涞膱D和別和10個(gè)模板相減（讓兩個(gè)圖片對(duì)應(yīng)坐標(biāo)像素點(diǎn)值相減將所有差的絕對(duì)值求和，最后與哪個(gè)模板匹配時(shí)絕對(duì)值和最小，則就可以得到圖像與該模版最匹配，進(jìn)而識(shí)別該字符。對(duì)于手寫數(shù)字的識(shí)別，使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體過(guò)程如下圖：3T/GDAQIXXXX—XXXX圖1深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫數(shù)字識(shí)別5檢測(cè)方法5.1測(cè)試方案設(shè)計(jì)1）測(cè)試前應(yīng)制定詳細(xì)測(cè)試方案，測(cè)試方案從測(cè)試環(huán)境設(shè)計(jì)、測(cè)試對(duì)象的組成、測(cè)試流程等方面進(jìn)行具體規(guī)定，指導(dǎo)測(cè)試的進(jìn)行；2）測(cè)試時(shí)使用權(quán)威數(shù)據(jù)集，確保測(cè)試的有效性和權(quán)威性。5.2測(cè)試執(zhí)行基于已建立的數(shù)據(jù)庫(kù)，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)字圖像混合導(dǎo)入測(cè)試對(duì)象的系統(tǒng)中，測(cè)試輸出結(jié)果和實(shí)際結(jié)果的差距，計(jì)算準(zhǔn)確率。1）將數(shù)據(jù)庫(kù)中以分類的圖像數(shù)據(jù)打亂，混合輸入待測(cè)試系統(tǒng)；2）根據(jù)輸出的結(jié)果與實(shí)際輸入的圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算該系統(tǒng)的準(zhǔn)確率；3）記錄系統(tǒng)完成檢測(cè)所需時(shí)間。5.3準(zhǔn)確率計(jì)算方法對(duì)輸入的數(shù)字圖像進(jìn)行識(shí)別，與實(shí)際輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，統(tǒng)計(jì)識(shí)別出的誤識(shí)、正確識(shí)別的數(shù)量，計(jì)算誤識(shí)率和識(shí)別正確率。5.3.1誤識(shí)率不同數(shù)字圖像的匹配分?jǐn)?shù)大于給定閾值，從而被認(rèn)為是相同數(shù)字圖像的比例，簡(jiǎn)單地說(shuō)就是“把數(shù)字圖像識(shí)別成其他錯(cuò)誤數(shù)字”的比例。5.3.2識(shí)別正確率相同數(shù)字圖像的匹配分?jǐn)?shù)大于給定閾值，從而被認(rèn)為是相同數(shù)字圖像的比例，簡(jiǎn)單地說(shuō)就是“正確將數(shù)字圖像識(shí)別出來(lái)”的比例。4T/GDAQIXXXX—XXXX5.4測(cè)試結(jié)果5.4.1測(cè)試識(shí)別結(jié)果等級(jí)劃分根據(jù)上述的測(cè)試，按照識(shí)別準(zhǔn)確率、識(shí)別時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行對(duì)應(yīng)等級(jí)劃分:評(píng)判等級(jí)誤識(shí)率識(shí)別正確率識(shí)別時(shí)長(zhǎng)優(yōu)秀小于1%大于97%小于200ms介于1%-2%介于90%-97%介于200ms-400ms