题目：基于OCR技术的护照识别系统

随着世界科技发展和经济全球化的趋势，跨国人员往来愈来愈频繁，为国防安全带来了隐患。护照识别系统能够为国家与社会安全提供保障，具有重要的研究意义。目前，国际的护照识别检测仪器越来越智能，正在朝着大型化、专业化和小型化、便携化两个方向发展。

本文针对小型化护照识别系统实际应用中面临的问题，深入研究了图像处理和OCR的关键算法，设计并实现了一套基于Windows Phone 8嵌入式平台的便携式护照识别系统。

针对护照版本类型多样化和护照图像背景复杂化的特点，本文对彩色图像加权平均灰度化的参数设置进行了研究。通过自适应灰度化，实现前景信息和背景信息的分离，对于去除背景干扰取得了很好的效果。

针对护照图像光照过亮或过暗以及光照不均等问题，本文深入研究了灰度图像增强和灰度图像二值化算法。结合护照灰度图像特点，选择了适合的线性分段灰度化拉伸算法和局部阈值Niblack、Bernsen和Nick算法，取得了良好的效果。

针对倾斜角度下前景字符特征信息难提取的问题，本文研究了图像倾斜校正的简单算法和字符分割的常用算法，能够有效地实现单个字符信息的提取。分离提取的单个字符，综合分析其结构特征和统计特征，研究了基于极半径不变矩和字符边缘的融合特征，有效提高了识别率，缩短了识别时间。

针对SVM二分类器如何应用于多分类的问题，本文分析和对比常用的SVM多分类器方法，研究并实现基于字符匹配度的改进型SVM多分类器。通过与常用多分类器的对比实验，证明了其高效率和高识别率。

目前，整个系统已完成并通过测试实验，实际运行结果证明，本系统是一套可满足基本护照识别需求的便携式护照识别系统，对我国护照识别的小型化发展具有非常重要的意义。