1范围
本文件规定了数字识别准确性检测的检测内容和检测过程。
本文件适用于数字识别准确性检测流程。
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
JT/T604-2011汽车牌号视频自动识别系统
3术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
数字识别Digit recognition
误识率false acceptance rate
不同数字图像的匹配分数大于给定阈值，从而被认为是相同数字图像的比例。
电动车测功机识别正确率Recognition accuracy
相同数字图像的匹配分数大于给定阈值，从而被认为是相同数字图像的比例
误识次数Number of false identifications
识别数字图像的结果错误的次数
stkx
不同目标数字图像进行数字图像识别的测试
类内测试In-class test
同一目标数字图像进行数字图像识别的测试
4技术要求
建立数据库
使用原始黑白（双水平）图像经过尺寸标准化以适合20x20像素框，同时保持其纵横比。由于归一化算法使用的抗锯齿技术，生成的图像包含灰度级。通过计算像素的质心，图像以28x28图像为中心，并平移图像以将该点定位在28x28场的中心。
数据库应包含手写数字的二进制图像，数据集需要包含但不限于以下几种情况的数据：
1.原始训练样本（各年龄不同职业的手写字体）；
小电流选线
2.原始训练样本的人为扭曲（失真）版本，失真是位移/缩放/倾斜/压缩的随机组合；
3.计算机字体，包括但不限于宋体，仿宋，黑体，微软雅黑。
图片预处理
图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割。匹配个识别的可靠性。预处理步骤一般包含：灰度化-几何变换-图像增强。
4.2.1灰度化
灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般使用分量法，最大值法，平均值法，加权平均法四种方法对彩图像进行灰度化。
4.2.2几何变换
图像几何变换又称为图像空间变换，使用平移、转置、镜像、旋转、缩放等几何变换方法对采集的图像进行处理，用于减少如摄像头畸变等造成的非人为随机误差。此外，还需要使用灰度插值算法，因为按照这种变换关系进行计算，输出图像的像素可能被映射到输入图像的非整数坐标上。通常采用的方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。
4.2.3图像增强
图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。图像增强即增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
数字识别
把切割后的数字图片大小调整到和模板一样的大小（一般以模版中最大尺寸），然后让需要匹配的图和别和10个模板相减（让两个图片对应坐标像素点值相减），将所有差的绝对值求和，最后与哪个模板匹配时绝对值和最小，则就可以得到图像与该模版最匹配，进而识别该字符。
对于手写数字的识别，使用深度卷积神经网络，具体过程如下图：
图1深度卷积神经网络手写数字识别
5检测方法
测试方案设计
1）测试前应制定详细测试方案，测试方案从测试环境设计、测试对象的组成、测试流程等方面进行
具体规定，指导测试的进行；
2）测试时使用权威数据集，确保测试的有效性和权威性。
测试执行
基于已建立的数据库，将数据库中的数字图像混合导入测试对象的系统中，测试输出结果和实际结果的差距，计算准确率。
金属焊接
1）将数据库中以分类的图像数据打乱，混合输入待测试系统；
沼气储气罐2）根据输出的结果与实际输入的图像数据，计算该系统的准确率；
3）记录系统完成检测所需时间。
准确率计算方法
对输入的数字图像进行识别，与实际输入数据进行对比，统计识别出的误识、正确识别的数量，计算误识率和识别正确率。
5.3.1误识率
不同数字图像的匹配分数大于给定阈值，从而被认为是相同数字图像的比例，简单地说就是“把数字图像识别成其他错误数字”的比例。
误识率=
误识次数
保险箱密码锁类间测试总次数=数字图像识别成其他错误数字的次数
识别的总次数×100%
5.3.2识别正确率
相同数字图像的匹配分数大于给定阈值，从而被认为是相同数字图像的比例，简单地说就是“正确将数字图像识别出来”的比例。
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