《表1 实拍编码点识别率(改进识别网络前)》

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《基于卷积神经网络的汉字编码标记点检测识别》

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4.1节中分割实验仅得到150个汉字编码点实拍图像，为了使识别实验的统计结果更具说服力，需获得更多的汉字编码点实拍图像。本文从用于训练汉字编码点识别网络的100种汉字编码点中随机选出了14种汉字编码点并布设于风扇扇叶上（见3.2节），然后用双目立体视觉系统拍摄风扇在不同光照强度、不同旋转位置等情况下的图像。扇叶旋转位置从一周360°中取24个不同位置，每个位置间的旋转角度大约为15°，每一个旋转位置都在偏暗、正常、偏亮3种不同的光照强度下拍摄3组图像，共24×3×2=144幅扇叶图像。利用汉字编码点分割算法对所有扇叶图像进行汉字编码点分割，最终对144×14=2 016个汉字编码点全部分割成功，其中光照强度为偏暗、正常、偏亮的汉字编码点实拍图像数量均为672。用识别网络对不同光照强度的3组图像分别进行识别，识别率如表1所示。