机器视觉技术在图书馆书籍书号识别问题中的研究

冯丽娟 郑中旭 袁玉霞

（郑州科技学院电子与电气工程学院，河南 郑州 450064）

一、引言

光学字符识别(OCR)是图像处理和模式识别中最热门的问题之一，它需要对图像中的符号进行识别。这个问题已经存在了很长时间，然而，即使是众所周知的OCR系统，在OCR的特殊情况下也不能很好地工作，以美国国会图书馆(LC)书号识别为例。本文的目标是定义这一特定的问题，并评估现有的OCR 系统，分析哪种方法可以有效解决识别难的问题[1-3]。

已经有人尝试使用新技术，如RFID 或条形码[4,5]来识别书籍。然而，这将需要重新标签每一本书，购买RFID 或条形码阅读器，天线和软件许可证，这将导致非常高的初始和维护成本。此外，在读取设备或系统出现故障的情况下，RFID 标签和条形码无法被人类或用户读取。因此，有低成本自动化系统的需求，可以检测书籍的移动，如在[6]中提出的。在这类系统中，关键问题之一是识别每个图书馆书籍上的标签中的书号。

OCR 已经研究了很长一段时间并取得了显著的成功，但在本文中，通过大量的实验，结果表明，目前的OCR 系统在这个特定的情况下并没有产生令人满意的结果。因为存在下划线的问题，导致了识别较差的结果，如许多图书馆标签褪色或磨损，特别是当标签的背景是白色的，在上面的符号非常薄。另一个面临的问题是图书馆周围的书架不均匀的照明，这经常造成不均匀的亮度，在某些情况下，它不够明亮，不足以阅读什么是旧标签。这些问题表明，在研究新的更有效的算法来解决这个特殊的图书书号识别问题之前，需要更彻底地研究这个问题，更仔细地分析可用的OCR系统的性能。……