商場現代化管理中員工胸牌自動識別系統的關鍵技術研究

[摘要] 圖像識別技術是利用計算機進行圖像分析，從中提取有效的識別信息，用來辨別圖像中的有效信息的一門技術。隨著計算機技術的迅速發展，以及現實生活的需要，在很多地方采用了圖像識別技術，胸牌識別技術在未來的許多領域中，如個人工作情況、智能入口檢測系統等。本文首先介紹圖像識別技術的概念，接下來詳述圖像識別技術對于胸牌識別技術中的關鍵問題——細化的研究，詳細介紹細化的過程和具體方法。

[關鍵詞] 識別技術圖像細化

目前，隨著我國的經濟發展，隨著國人的生活條件逐步提高，一方面，國人進入超市購物的情況越來越多，商場消費逐步增加，這給商場的管理帶來了巨大的難度；另外一方面，商場在對員工的管理方面一直還處于人工方法進行，員工違紀現象隨時存在、隨時發生。例如，擅自離開崗位、越權進入倉庫通道、擅自進入庫存重地、收銀員擅自離崗等等不勝枚舉，可是我們的管理手段還非常陳舊，管理人力非常有限。所以，研究員工的計算機自動管理就顯得非常重要和有使用價值，胸牌的自動識別系統可以客觀有效的對上述現象進行記錄和信息追蹤，加強現代化的管理手段和引入先進的管理思路，從社會價值來講，胸牌的自動識別的工作就變得很有意義和價值。

一、圖像識別技術的概念

圖像識別技術是計算機視覺和模式識別技術在現代智能管理系統中的一項非常重要的研究課題，也是實現現代化管理智能化的重要環節。它是以計算機數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎的智能識別系統，利用每一個被管理對象都有的惟一的號碼進行管理，通過攝像機所拍攝的被管理對象的圖像進行號碼識別。在不影響被管理對象當前狀態的情況下，計算機自動完成圖像的識別，從而可以現代化管理工作的復雜程度。

分析研究以往的圖像識別算法，我們就會發現目前還有許多缺點和不足，例如識別率低、識別速度慢、定位不夠準確等，所以，如何改進算法，提高準確率，已經成為一項非常重要的任務和課題。

二、胸牌識別系統的工作流程和主要功能

胸牌自動識別系統的工作流程主要分胸牌檢測、圖像抓拍、胸牌自動識別、數據傳輸等。

具體流程就是，當有商場員工通過規定通道或路口時，預埋在通道上的感應線圈經過觸發，感應檢測器向信息處理單元發出人員通過信號，處理單元收到人員或員工通過信號后啟動抓拍單元的輔助光源，發出一束脈沖閃光，同時控制并利用員工的胸牌圖像采集攝像頭送出圖像信號，通過抓拍單元所得的圖像信息，自動識別單元將胸牌進行定位、關鍵字符的邊緣提取、字符粗切分、字符細切分、字符特征提取、字符識別、胸牌底色識別等處理，完成對員工胸牌的自動識別過程，然后數據傳輸單元把以上識別出的胸牌信息及圖像傳輸給數據中心計算機進行信息處理和綜合。

員工胸牌自動識別系統的主要功能有自動識別胸牌中的顏色、漢字、字母和數字，通過向中心計算機傳送抓拍的圖像，完成實時數據傳送，并可以提供一路模擬電視信號用以代替通道攝像機，同時具有信息聯網的功能等。

為了盡量提高識別效率，首先對獲得的原始圖像進行必要的預處理，例如灰度圖像的幾何校正、光照強度校正、去噪聲和胸牌邊緣檢測；接著開始進行胸牌識別，采用胸牌識別技術，將胸牌和非胸牌區域分離，然后運用約束條件，確定胸牌的具體位置；接著運用胸牌圖像進行胸牌邊緣檢測，通過圖像二值化處理得到需要的員工胸牌信息。

三、胸牌識別的關鍵技術研究

在計算機圖像的胸牌識別中關鍵技術有很多，這里本文先研究其中的圖像細化問題。

細化（Thinning）的算法有很多，筆者使用的是簡單而且效果比較好的一種算法，用它能夠實現從文本或者圖像抽取骨架的功能，比如現在要細化的對象是白底黑字的文本，程序中為了處理的方便，采用256級的灰度圖像，不過只用到了調色板中的0到255兩項。

所謂細化，就是從原來的圖形中去掉一些點，但還是要保持原來的形狀，也就是保持原來圖形的骨架，所謂骨架，可以理解為圖像的中軸，例如一個長方形的骨架是它的長方向上的中軸線，正方形的骨架是它的中心點，圓形的骨架是它的圓心，直線的骨架還是它自身，孤立點的骨架還是它自身。文本的骨架是它筆畫的中心線?？墒窃鯓优袛嘁粋€點能否被去掉呢？顯然，要根據它的上下左右的8個相鄰點的情況來判斷。例如下圖:

下面來分析一下，如圖所示，（1）圖中，相鄰的8個點都是依附與中心點的，也就是中心點是一個內部點，所以，要是內部點刪除了，骨架就會架空了，所以，這點不能夠刪除。（2）對于的點也不能夠刪除，原理和（1）是一樣的;（3）可以刪除，因為它不是骨架;（4）不能夠刪除，否則原來連接的就會斷掉了;（5）可以刪除，因為也不是骨架;（6）不能夠刪除，因為它關系到直線的端點，刪除以后，線就不完整了。

所以，總結出來以后，就有以下這樣的因素了：內部點不能夠刪除，孤立點不能夠刪除，直線端點不能夠刪除，另外對于某個邊界點，如果去掉以后，連通分量沒有增加，則該點也可以刪除。

由于計算機很難處理空間的判斷問題，所以，現在把一個點的相鄰點所出現的所有幾率都列舉出來，并從中標識出哪些情況可以刪除，哪些情況不能夠刪除，這樣，計算機在處理的時候好比就有了一個參照，所以，程序中要先制作出這樣的一個表，在表中，列舉出可能出現的情況最多就是256種，這里設置一個數組記錄下來。在表中，如果某個元素是0，就不能夠刪除，如果是1，表示可以刪除掉。

下面看一下查表的方法，假設白點是1，黑的點是0，左上方點對應一個8位數的第一位（最低位）正上方點對應第二位，右上方點對應第三位，左邊相鄰點對應第四位，右邊相鄰點對應第五位，左下方點對應第六位，正下方點對應第七位，右下方點對應第八位，也就是如果看到編碼是0000 0000八個零的就是某點上下左右全是0，這樣的點在表中直接找第0個元素（就是表里的第一個元素），也就是對應了上圖中的第（1）中的情況，它是不可以刪除的。上圖的第（2）種情況的編碼是：0010 0101，也就是對應十進制的37，該項不可以刪除，在表中就應該是0；第（3）種情況編碼是：1010 1101，對應到137，表中就是1，說明可以刪除；（4）編碼：11100111，對應231，表中是0，不可以刪除；（5）編碼：1110 1101，對應237，表中是1，可以刪除；（6）編碼是：1111 1110，對應254，表中是0，不可以刪除。

下邊是對應的表：這個表出來以后，計算機就可以根據具體情況作出判斷了，每次的處理就可以一行一行的把整個圖像掃描一遍，對于每一個點（不包括邊界點），先計算機出它在表中的索引，找到以后，發現是0的，就保留下來，如果是1，表示可以刪除，如果本次掃描沒有一個點被刪除，則循環就結束了，剩下的就是骨架點了，如果有點被刪除，則進行下一輪的新的掃描，如果反復，直到沒有點被刪除為止。

其中細化處理的過程具體算法如下：

（1）生成邊界：假如一個被標志的點的四周有任何一個點未標志，則此點就是邊界點，也可以使用八方向進行判斷，就是假如一個被標志的點的八方向鄰接點有任何一個未標志，則此點是邊界點。

（2）如果被標志的點的連通區域中有任何一個非邊界點（被標志了但是不是邊界點），則去掉邊界（相當于細化），否則將所有的邊界點，也就是整個的連通區域標志為臨時中心點。

（3）重復（1）（2）兩個步驟，直到所有的點都被訪問過為止。

為了取得最終的中心點，還需要對所有被標志為臨時中心點并且連通的像素取坐標的平均值，將平均值作為最終中心點。

對于圓形或者接近圓形的橢圓來說，一次的細化則半徑就減去1，因此根據細化的次數就可以得到半徑的值。

經過細化之后的圖像就可以方便存儲和供以后管理之用。