基于gabor特征与bp神经网络的屏幕显示自动校验系统

？针对人工校验视频监控设备屏幕显示(osd)效率低下、人力物力资源耗费大的问题，提出一种osd自动校验系统，取代传统的人工校验方式。系统首先综合多种数理统计特征进行osd定位，然后利用改进的otsu算法进行精确字符分割并二值化，最后通过基于gabor特征离线训练的改进型bp神经网络进行字符识别。实验结果表明，在确保92.7%识别率的前提下，该系统识别一帧osd平均耗时53ms。