曹海青, 王丹煜, 姚志英, 程 玥, 郑博一

1(首都经济贸易大学 信息学院,北京 100070)

2(北京物资学院 物流学院,北京 101149)

近年来随着信息技术的迅猛发展,图书馆图书自动存取技术得到快速发展. Suthakorn J等提出了通过机器人实现图书馆的自动化管理[1],此后诸多学者开始研究图书馆自动存取书机器人及其相关技术,其中图书书脊和索书号的识别就是一个研究热点. Spemcer G.Fowers等人利用书脊的颜色特征建立数据库,在使用时通过提取所拍摄到的图书书脊图像颜色特征,然后与数据库中颜色特征进行比对,从而进行书脊定位和索书号定位[2]. 胡小锋等利用字符上下轮廓的凹凸特征检测字符的近似宽度形成索书号字符切分路径,并根据笔画宽度对切分后的笔画进行修复,实现对图书索书号粘连字符的切分[3]. 方建军等应用Canny算子进行书脊边缘检测,采用霍夫变换法查找书脊边缘线段,实现索书号图像的提取与分割,后来他们又应用小波分析和概率Hough变换进行书脊视觉识别[4,5]. 刘汝翠设计了一种结合深度学习中的SoftMax回归算法和书脊图像特征识别相结合的乱架检测算法,实现自动高效的图书乱架检测[6]. XianZhi Du,Wael Abdalmageed和David Doermann应用M超平面和局部敏感哈希算法实现签名的快速识别[7]. Hong Shao,Tianshu Yu和Mengjia Xu基于局部敏感哈希算法研究了一种快速的大规模签名识别算法[8]. 综上可知基于图像和视觉处理技术的书脊检测和索书号识别是目前图书馆自动存取书机器人中应用较为广泛的技术,但……