***识别结果决策模块
识别结果决策模块，具体地说，决策模块利用一个***经过视野的过程留下的历史记录，对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该***的综合可信度评价，从而决定是继续跟踪该***，还是输出识别结果，或是拒绝该结果。这种方法综合利用了所有帧的信息，减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误，大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和可靠性。
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边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况，标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大幅度地减少数据量，并且剔除不相关的信息，保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数进行边缘检测，虽然，在原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外，二阶导数还可以说明灰度突变的类型，在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。为了减少二阶导数对噪声敏感，解决的办法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。
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***区域***完成之后，由于提取出来的***区域内的***图像可能存在倾斜现象，因此，在***字符分割之前，需要判断***图像是否倾斜。在***倾斜的情况下，需要准确的求得***的倾斜角度，然后把发生倾斜的***校正过来，为接下来的字符分割创造条件，这就是***的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括Radon变换、Hough变换。在***的倾斜校正完成之后，需要去除***的上下、左右边界，然后才能把***上的字符一个个的分割出来，得到一个单独的***字符图像，为后续的***字符识别做好准备，即***的字符分割。
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