摘要：隨著社會的發(fā)展，由圖書館中圖書流動性增加帶來的書籍整理與歸檔難題日益顯著。針對這一問題，文章提出了一種智能化系統(tǒng)，利用計算機視覺技術對圖書進行識別，通過與圖書館數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)匹配，以精確定位每本圖書的具體位置。具體操作流程包括：通過圖書館內(nèi)攝像頭進行圖像采集和預處理，進行書脊檢測，提取出每本書籍的索書號區(qū)域，并利用OpenCV庫對索書號區(qū)域內(nèi)的字符進行識別，最終實現(xiàn)對圖書位置的精確定位。

關鍵詞：智能化系統(tǒng)；計算機視覺技術；OpenCV庫；圖書館數(shù)字化轉型

中圖分類號：G251 文獻標志碼：A

0 引言

隨著人們對知識的需求不斷增加，圖書館的訪客量也隨之上升。這一現(xiàn)象卻帶來了另一個問題——圖書整理困難。由于大量圖書被借閱和歸還，圖書館內(nèi)的書籍常常被翻亂，書架上的書籍也難以保持整齊有序［1］。這給圖書館工作人員帶來了巨大的壓力，須要花費更多的時間和精力來整理書籍，以確保圖書館內(nèi)圖書排列井然有序。

隨著圖書種類的增加，分類和歸檔的工作也變得更加復雜。圖書館工作人員須要對每一本圖書進行仔細的檢查，確保它們被放置在正確的位置。由于人力資源有限，這一工作往往難以做到盡善盡美。

隨著數(shù)字化時代的到來，圖書館的數(shù)字化轉型成為提升服務質(zhì)量和效率的重要途徑。傳統(tǒng)的圖書館管理方式已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代社會對信息獲取速度和準確性的需求。因此，利用現(xiàn)代信息技術，特別是計算機視覺技術，來改進圖書館的服務和管理，已經(jīng)成為一個迫切要研究的課題。

為了解決這個問題，許多學者提出了不同的解決方案。比如王海燕［2］提出圖書館要在治理轉換的階段中積極創(chuàng)新，實現(xiàn)管理轉型。楊顏僖［3］提出當前信息科技發(fā)展迅猛，公共圖書館在管理與服務方面也應不斷創(chuàng)新。秦燕等［4］提出基于深度學習識別圖書封面。李小燕［5］從機器視覺方向設計了一個基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖書識別系統(tǒng)。

本文在以上研究的基礎上，通過書庫中的攝像獲取書架圖片，然后對圖片進行預處理，再對圖片進行書脊檢測，提取出索書號，將索書號進行分割及識別后，與所需要的索書號進行對比，提示讀者或者圖書管理員所需圖書的具體位置。本文通過自動化圖書識別和定位技術，提高了圖書館的檢索效率和管理智能化水平，優(yōu)化了讀者的體驗，具有重要的實用價值和廣闊的應用前景。

1 系統(tǒng)整體設計

1.1 系統(tǒng)設計

系統(tǒng)實現(xiàn)流程如圖1所示，各流程詳述如下。

（1）圖像預處理。在輸入圖像進入神經(jīng)網(wǎng)絡之前，須要進行預處理，包括圖像的縮放、裁剪、灰度化、去噪等操作，以便更好地識別圖片細節(jié)。

（2）書脊檢測。使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）或其他邊緣檢測方法來定位一張圖片中書脊的位置。

（3）索書號提取。使用目標檢測算法（如 Faster-RCNN）來提取索書號區(qū)域。

（4）字符分割與識別。用OpenCV庫識別提取出來的索書號區(qū)域的字符。

（5）匹配字符。將識別出的字符和數(shù)據(jù)庫中記錄的字符進行對比，查找出該字符對應書籍的正確位置。

1.2 圖像預處理

圖像預處理是一個關鍵步驟，其目的在于提升圖像品質(zhì)并優(yōu)化后續(xù)的圖像識別與處理流程。本文的圖像預處理包括以下幾個主要步驟，具體如圖2所示。

（1）圖像尺寸標準化與裁剪。鑒于輸入圖像可能存在尺寸上的差異，本文采用尺寸歸一化技術，將圖像縮放至一致的規(guī)格，以適應深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入要求。同時，為了排除背景噪聲對研究對象的干擾，還實施了圖像裁剪操作，僅保留圖像中關鍵的研究區(qū)域。

（2）色彩到灰度轉換。為了降低圖像處理的計算復雜性，同時保持對圖像紋理特征的敏感性，采用了灰度化處理，將彩色圖像轉換為灰度圖像。

GRAY=B×0.114+G×0.587+R×0.299

（3）噪聲消除。在圖像的采集與傳輸過程中，噪聲的產(chǎn)生是難以避免的。為了降低噪聲對圖像分析的影響，采用了中值濾波技術［6］。

以上步驟確保了圖像在進入機器學習模型之前具有良好的質(zhì)量和處理一致性，對于提升模型的準確性和魯棒性具有重要意義。

1.3 書脊檢測

本文使用了一種基于深度學習的圖書脊檢測算法，該算法能夠從復雜場景的圖像中精確地定位書脊的位置。為了實現(xiàn)這一目標，本文采用了CNN［7］。這是一種在圖像識別和處理任務中表現(xiàn)卓越的深度學習模型，如圖3所示。

為了訓練CNN模型，本文構建了一個大規(guī)模的帶有書脊標注的圖像數(shù)據(jù)集。這個數(shù)據(jù)集包含多種場景、光照條件下的書籍圖片，確保模型能夠學習到書脊的多樣性和復雜性。在訓練過程中，本文采用了遷移學習策略，應用在大型圖像數(shù)據(jù)集上預訓練的模型作為起點，以增強模型對書脊特征的學習能力。

為了提高檢測的準確性和魯棒性，本文還引入了以下幾種算法和技術。

（1）特征融合。本文結合了多種特征提取方法，如邊緣檢測、紋理分析和形狀上下文，以獲得更豐富的書脊特征表示。

（2）多尺度檢測。通過在不同尺度上應用CNN，提高了模型對不同尺寸和比例的書脊的檢測能力。

（3）上下文信息利用。在檢測過程中考慮了書脊周圍的上下文信息，以幫助區(qū)分書脊與其他類似結構。

（4）損失函數(shù)優(yōu)化。本文采用了改進的損失函數(shù)，如焦點損失（Focal Loss），以解決類別不平衡問題，提高模型對少數(shù)類別的學習能力。

（5）數(shù)據(jù)增強。通過旋轉、縮放、裁剪等多種數(shù)據(jù)增強技術，極大地提高了訓練數(shù)據(jù)的多樣性，增強了模型的泛化能力。

（6）注意力機制。引入了注意力機制，使模型能夠聚焦于圖像中與書脊相關的關鍵區(qū)域，從而提高檢測的準確率。

1.4 索書號提取

本文專注于圖書識別領域的一個重要環(huán)節(jié)：索書號的自動提取。索書號不僅是圖書的唯一標識，而且是實現(xiàn)圖書識別和管理的核心。為了精確地從圖像中提取索書號區(qū)域，采用了先進的目標檢測算法，如Faster R-CNN，該算法在對象識別和邊界框定位方面具有較高的準確性和效率。

為了訓練目標檢測模型，本文構建了一個大規(guī)模的帶有索書號標注的圖像數(shù)據(jù)集。這個數(shù)據(jù)集包含多種場景、不同字體風格、大小和排列方式的索書號，確保了模型能夠學習到索書號的多樣性和復雜性。在訓練過程中，模型通過學習這些標注索書號圖像的特征，能夠從實際圖像中準確地定位和提取出索書號區(qū)域。

為了進一步提高模型性能，本文采用了以下幾種技術和策略。

（1）深度特征融合。結合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的不同層次的深度特征，以獲得更豐富的索書號特征表示，增強了模型對索書號的識別能力。

（2）區(qū)域提議網(wǎng)絡（Region Proposal Network，RPN）。在Faster R-CNN的基礎上，利用區(qū)域提議網(wǎng)絡來生成更準確的候選索書號區(qū)域，提高了目標檢測的準確性和效率。

（3）損失函數(shù)創(chuàng)新。采用了平衡損失函數(shù)，如焦點損失（Focal Loss），以解決類別不平衡問題，提高模型對少數(shù)類別的學習能力。

（4）數(shù)據(jù)增強和預處理。通過旋轉、縮放、裁剪等多項數(shù)據(jù)增強技術和圖像質(zhì)量提升預處理技術，顯著提升了訓練數(shù)據(jù)的多樣性，最終增強了模型的泛化能力。

（5）多尺度訓練和檢測。在訓練和檢測過程中考慮了不同尺度，確保模型能夠適應不同尺寸的索書號。

通過這些技術和策略的綜合運用，目標檢測模型在圖書索書號提取任務上表現(xiàn)出色，能夠高精度地從各種圖像中定位并提取出索書號區(qū)域，為實現(xiàn)自動化的圖書識別和管理提供了強有力的技術支持。

1.5 字符分割與識別

在圖書識別系統(tǒng)中，準確提取索書號后，緊接著的任務是對索書號中的字符進行精確的分割和識別［8］。這一步驟對于確保圖書信息能夠被正確索引和檢索至關重要。本文采用了一系列先進的圖像處理和深度學習技術來實現(xiàn)這一目標，如圖4所示。

首先利用OpenCV庫中的圖像處理功能對提取的索書號區(qū)域進行字符分割。這一步驟通過圖像分割算法實現(xiàn)，旨在將連續(xù)的索書號文本區(qū)域分解為獨立的字符圖像。這一過程涉及圖像輪廓檢測、區(qū)域生長等算法，以確保每個字符都能被準確地分割出來。

為了對分割后的字符進行識別，采用了一個預訓練的深度學習模型，專門設計用于字符識別任務。該模型基于CNN架構，已經(jīng)在大量字符數(shù)據(jù)上進行了訓練，能夠識別包括字母、數(shù)字以及其他特殊字符在內(nèi)的多種字符。

在字符識別階段，將分割后的單個字符圖像作為輸入，通過預訓練的模型進行識別。模型會輸出每個字符的概率分布，據(jù)此選擇概率最高的字符作為最終的識別結果。為了提高識別的準確率，還在模型訓練過程中采用了數(shù)據(jù)增強技術，如字符旋轉、縮放等，以增強模型的泛化能力。

通過這一系列技術的應用，該系統(tǒng)能夠實現(xiàn)圖書索書號中字符的高精度分割和識別，為圖書館自動化管理、在線圖書檢索系統(tǒng)等提供了強有力的技術支持。此外，該系統(tǒng)還可以擴展應用于其他需要字符分割和識別的場合，如文本編輯、自動抄寫等。

1.6 匹配字符

最后階段，采用了字符匹配技術確保識別出的字符能夠準確地對應到數(shù)據(jù)庫中的記錄。鑒于識別過程中可能存在的誤差，選擇了模糊匹配算法，以提高匹配過程的容錯性和準確性。

在字符匹配階段，將識別出的字符序列與數(shù)據(jù)庫中存儲的正確字符序列進行對比。為了計算2個字符串的相似度，采用了Levenshtein距離［9］，這是一種衡量字符串之間差異的度量方法。Levenshtein距離考慮了字符替換、插入和刪除操作，能夠準確地反映2個字符串之間的編輯距離，算法公式如下：

在匹配過程中，設定了一個閾值，以確定何種程度的不匹配是可以接受的。模糊匹配算法能夠容忍一定程度的不匹配，從而提高了匹配的準確性。這意味著即使識別出的字符序列與數(shù)據(jù)庫中的字符序列存在一定的差異，只要這些差異在閾值范圍內(nèi)，算法仍然能夠判斷它們?yōu)槠ヅ洹?/p>

通過這一系列的匹配過程，該系統(tǒng)能夠有效地找出識別出的字符在數(shù)據(jù)庫中的正確位置，從而實現(xiàn)圖書的準確識別和檢索。這種模糊匹配算法在處理計算機視覺任務中的字符識別和匹配問題時顯示出獨特的優(yōu)勢，尤其是在處理噪聲和錯誤容忍的場景中。

2 結語

本文成功開發(fā)了一套基于深度學習的圖書識別系統(tǒng)，能夠自動從圖像中提取索書號，對索書號中的字符進行精確的分割和識別。通過采用先進的圖像處理技術和深度學習模型，該系統(tǒng)在字符分割和識別方面取得了較高的準確率和效率。

此外，還引入了模糊匹配算法，以處理識別過程中可能出現(xiàn)的誤差。通過計算字符串之間的Levenshtein距離并設定合適的閾值，該系統(tǒng)能夠容忍一定程度的不匹配，從而提高匹配的準確性。

實際應用表明，該圖書識別系統(tǒng)在圖書館自動化管理、在線圖書檢索等領域具有廣泛的應用前景。未來將繼續(xù)優(yōu)化模型性能，提高系統(tǒng)的準確率和魯棒性，使其更好地服務于圖書管理和識別領域。

盡管本文的研究已經(jīng)取得了顯著的成果，但仍然存在一些可以改進的地方。

（1）數(shù)據(jù)集的多樣性和規(guī)模。為了進一步提高模型的泛化能力，可以收集更多不同場景、光照條件、字體風格和大小不同的圖書圖像，以擴充數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性。

（2）模型解釋性。雖然深度學習模型在圖書識別任務上表現(xiàn)出色，但其內(nèi)部決策過程缺乏解釋性?？梢試L試使用一些可解釋性技術，如注意力機制或集成解釋性方法，來揭示模型的決策依據(jù)。

（3）實時性能優(yōu)化。在實際應用中，圖書識別系統(tǒng)需要快速響應用戶的操作。為了提高系統(tǒng)的實時性能，可以對模型進行進一步優(yōu)化，如模型壓縮和量化，以減少模型的計算復雜度和存儲需求。

（4）多語言支持。系統(tǒng)主要針對特定語言的索書號進行識別。為了使其更具通用性，可以考慮支持多語言的索書號識別，這涉及對模型進行多語言訓練 或引入外部語言資源。

（5）跨領域應用。除了圖書識別之外，字符分割和識別技術還可以應用于其他領域，如文本編輯、自動抄寫等。可以探索其他應用場景，并將該技術推廣到更廣泛的領域。

（6）對抗性樣本處理。在實際應用中，攻擊者可能會嘗試使用對抗性樣本來欺騙識別系統(tǒng)。為了提高系統(tǒng)的魯棒性，可以研究對抗性樣本的檢測和處理方法，以防止系統(tǒng)被惡意攻擊。

總之，本文的研究在圖書識別領域取得了一定的成果，為自動化圖書管理提供了有力的技術支持。隨著人工智能技術的不斷進步，未來的圖書識別系統(tǒng)將更加智能化、高效化，為人們的閱讀和學習帶來更多的便利。

參考文獻

［1］李昊，楊燕勤.基于B/S結構的高校圖書館管理系統(tǒng)的開發(fā)與應用［J］.現(xiàn)代情報，2010（1）：154-158.

［2］王海艷.從管理到治理圖書館改革在路上［J］.文化產(chǎn)業(yè)，2024（7）：58-60.

［3］楊顏僖.公共圖書館管理與服務創(chuàng)新路徑探究［J］.參花，2024（7）：140-142.

［4］秦燕，連瑋.一種基于深度學習的圖書封面文字自動檢測識別系統(tǒng)［J］.長治學院學報，2023（2）：56-60.

［5］李小燕.基于機器視覺的圖書智能識別系統(tǒng)研究［J］.自動化與儀器儀表，2022（5）：122-126.

［6］劉光宇，曹禹，王帥，等.基于自適應中值濾波的圖像去噪技術研究［J］.安徽電子信息職業(yè)技術學院學報，2022（5）：1-6.

［7］黃佳美，張偉彬，熊官送.基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的汽車圖像分類算法與加速研究［J］.現(xiàn)代電子技術，2024（7）：140-144.

［8］王帥，劉光宇，李俊松，等.基于模板匹配的車牌字符識別算法研究［J］.武漢船舶職業(yè)技術學院學報，2024（1）：97-102.

［9］崔競松，薛慧，王蘭蘭，等.LEDA：一種基于Levenshtein距離的DNA序列拼接算法［J］.武漢大學學報（理學版），2022（3）：271-278.

Computer vision-based book recognition system

Abstract： With the development of society， the problem of book sorting and archiving is becoming more and more obvious due to the increasing mobility of library books. In order to solve this problem， an intelligent system was proposed to use computer vision technology to identify books and match the data with the library database to accurately locate the specific location of each book. The specific operation process includes： image acquisition and preprocessing are carried out by cameras in the library， spine detection， extraction of the call number area of each book， and the use of OpenCV library to identify the characters in the call number area， and finally realize the accurate determination of the location of the book.

Key words： intelligent systems; computer vision technology; OpenCV library; digital transformation of libraries