基于广义霍夫变换的粘连字符验证码的识别

针对具有粘连字符的验证码,提出了一种基于广义霍夫变换的识别算法。首先,对验证码图片和字符模板进行预处理和骨架化,提取字符模板中目标点的局部特征保存到参考表中;然后,对验证码图片进行逐像素比较,并进行投票,通过投票累加器的极大值定位出字符模板的参考点;最后,对相邻字符之间的干扰进行分析处理,从而提高了字符识别的正确率。提取的局部特征具有平移和旋转的不变性,因而可以对验证码图片中出现的字符部分形变、字符粘连、字符旋转进行有效处理和识别。     

深入讨论C/C＋＋中的字符指针与字符串

C/C＋＋中使用字符数组和字符指针处理字符串,本文对字符数组,字符指针及字符串的初始化、赋值和使用进行了细致深入的探讨。     

基于改进的BP神经网络下的字符识别

我国字符一般由汉字、英文字母以及阿拉伯数字组成,字符图片的类型众多给字符的识别带来了很多困难.参照目前现有人工智能算法的优点,结合了字符特征提取方法设计了一个改进的BP神经网络对归一化后的三类字符进行识别,取得了预期效果.     

手写字符轮廓曲率的特征提取和识别

首先对手写体字符图像进行平滑,同时获取字符的轮廓点.然后提出了一个字符轮廓曲率计算的有效方法,为了利用小波变换对曲率信号进行去噪和平滑,该方法不是直接从轮廓点出发,而是进一步抽样得出新的轮廓点.最后得到了不受字符旋转、平移、大小、位置影响的字符特征,以及相应的识别算法.实验结果表明,它在单一的特征识别方法中优于其他方法.     

非理想身份证图像的字符分割算法研究

对身份证识别系统中的字符分割技术进行了深入的研究,阐述了倾斜校正、行切割、小波降噪、单字符分割等算法,实验证明,该方法对退化的身份证图像具有很好的字符分割能力.     

一种基于特征的BP神经网络车牌字符识别

字符识别是自动车牌识别系统中很关键的一步.字符识别有以下几步,首先,对车牌图像进行预处理.其次,通过竖直方向投影分割字符.最后,将提取的字符特征输入网络进行训练.在实验中,利用该方法对光照不均、字符大小不一、运动背景的图像,特别是相似字符的识别获得了较高的识别率,并且将其与字符输入BP神经网络进行对比分析.实验结果表明,该方法对字符识别有很好的鲁棒性、有效性.     

卷积神经网络的民国纸币序列号识别系统

实现了深度学习的民国纸币序列号自动识别系统.提取、分割民国纸币序列号字符,对单个字符进行预处理,裁剪字符空白区域,归一化字符大小,并使用卷积神经网络进行识别.实验结果表明:在纸币存在污迹、褶皱的情况下,所提民国纸币序列号识别系统能够减少人工录入的工作量,单个字符的识别精度高于99.99%.     

字符浅议

字符的判定标准是一个有争议的问题,学界的观点可谓异说纷呈、百花齐放.文章对各家观点进行了评述,对字符的概念、分类和功能进行了论述.认为字符可以是一个完整的单字,也可以作为一个合体汉字的构字单位,前者叫成字字符,后者叫不成字字符.字符从共时平面分为四类:音符、意符、记号(形符、标符)、兼符;从历时平面上分为五类:图符、音符、意符、记号(形符、标符)、兼符.字符的功能可以决定汉字性质及其他文字分类;明确汉字结构;有助于对外汉语教学.     

一种实用快速的车牌字符分割方法

针对车牌自动识别系统中的字符分割问题,提出了一种基于车牌字符几何特征的分割字符算法。该方法先用数学形态学对二值化后的车牌图像进行一系列的形态运算,去除掉一些无用信息,使得字符与车牌左右边框、字符与字符之间空懈变大,便于划出字符间的垂直分割线,然后使用一种新的快速测量车牌倾斜度的方法进行校正。实验结果表明,该算法原理简单实用,分割速度快,分割的质量好,便于下一步的识别。     

基于字典学习与稀疏表达分类的低质量字符识别

为解决低质量字符中的断笔、噪声和模糊问题,以及不同字体与字号的字符识别问题,提出了基于字典学习与稀疏表达分类的低质量字符识别方法.首先,收集不同字体和字号的字符样本构建字符超完备字典;然后,对测试字符进行稀疏表达建模,并根据求解的稀疏系数进行字符分类.为了使字典更具鉴别性,文中提出了基于因子分析的字典学习方法.实验结果表明,文中所提方法不仅可以同时识别不同字体和字号的字符,还具有对断笔、噪声和模糊的鲁棒性.     

车牌识别技术的研究与实现

在车牌自动识别系统中,因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变,给字符识别带来了很大困难.考虑到识别的实际应用及实时性要求,采用改进的模板匹配方法先将字符细化,再结合字符的全局特征,与模板的特征矢量进行匹配,误差最小的作为识别结果.实验结果表明,该算法具有较高的识别率及较好的抗噪性能,能够实现较好的车牌识别效果.     

基于Gabor特征与支持向量机的字符识别系统研究

利用计算机进行字符自动识别与录入的技术对机器翻译、数据挖掘、人工智能等都有着重要的理论意义和实用价值,基于数字图像处理技术的字符识别是其中的一个重要发展方向。文章重点研究了字符特征提取和匹配识别这两个影响字符识别效果的因素,根据中文字符笔画的方向特点,选择了对图像方向特征敏感的Gabor变换作为特征提取方式,在获取字符的特征向量后,先利用最小距离分类器进行预分类,再利用最小距离分类中产生的候选样本集训练SVM分类器,识别时只需利用候选集分类器依次判决,降低了训练和识别工作量,同时提高了识别效率。实验表明,系统对网站导航字符平均识别率达94%以上,具有一定的理论意义和实用价值。     

印刷体藏文识别技术

藏文字符识别是中国的多文种信息处理系统的重要组成部分,本文论述了印刷体藏文识别系统的原理和预处理、识别、后处理过程,分析了文字识别的常用方法及其优缺点和印刷体藏文识别技术,着重分析了印刷体藏文识别中特征提取和分类器设计这两个关键技术,并对藏文识别研究领域今后的研究方向和发展前景提出了自己的看法.     

多特征与BP神经网络车牌识别系统研究

汽车牌照识别技术是智能交通管理系统中的关键技术;基于数字图像处理理论,将计算机视觉与模式识别技术相结合,对车辆牌照识别系统进行了研究。为了提高系统车牌识别能力,提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的车牌定位方法。字符分割采用了投影法;字符特征选取了互补性强的粗网格特征、投影特征以及外围轮廓特征;最后采用BP神经网络进行车牌字符识别。对车牌字符的识别分为汉字、字母及字母数字三类进行。实验表明,多种图像处理技术与模式识别技术有机结合能有效地提高系统的识别能力;本系统所采用的方法取得了较好的识别效果。     

基于统计的满文识别后处理的研究和实现

目前的技术不能使单字识别系统的识别率达到100%，单字识别系统会产生错判和拒判。因此，将满文中单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机的结合起来，建立满文词组和待定词集统计信息库，采用基于统计的隐马尔可夫模型的方法，利用Viterbi动态规划法求最佳路径，对满文的单字识别输出进行后处理，可以有效的提高识别系统的识别率。实验表明，单字识别系统的识别率越高，后处理的纠错能力越强。     

基于字符类别的识别反馈混排字符切分方法

字符切分是影响OCR系统识别的关键因素之一.对于中英文混排文档,提出了基于字符类别的识别反馈混排字符切分方法,利用字符特征分类判别出文档中的汉字类、英文、数字和标点符号类、部件类,对汉字类和部件类借助识别技术分别进行处理.该方法结构简单,客易实现,实验结果表明该方法切分效果好,字符类别判断准确.     

基于轮廓结构和统计特征的字符识别研究

车牌识别系统是智能交通不可缺少的一部分,在车牌识别系统中,字符的特征提取和字符识别是这一系统的关键技术.文章利用字符的轮廓结构特征和统计特征对字符进行识别,根据字符外部轮廓的上、下、左、右4个方向的特点和一些统计特征,如字符最大宽度,垂直方向笔画数等作为识别特征,形成判别树,再利用判别树对汽车牌照中的数字和字母进行识别.此方法识别的准确率比较高,并提高了识别速度,还适用于其他不同字体的数字和字母识别.     

基于SOPC的物体特征识别系统

提出一种基于SOPC的物体特征识别系统。系统由复杂的预处理、不变矩提取以及分类识别、输出结果显示等模块构成,能完成物体的形状、颜色、位置、大小的识别及其在识别结果的VGA上显示。形状识别时间在6S以内,颜色识别在0.1S以内。在识别率方面,形状识别率基本上能达到98%,六种颜色识别率也基本达到了96%。     

基于改进的投影方法的车牌图像字符分割

提出了一种用于车牌识别系统中的基于改进的投影方法的字符分割方法.该方法利用数学形态学与投影相结合的方法进行车牌字符分割,首先利用数学形态学突出车牌字符区域特征,然后利用水平投影除去上下边界,用垂直投影突出单个字符区域,再结合车牌固有特征等先验知识最终分割出字符.实验结果表明:该方法实现简单,分割质量好、效率高,便于下一步的字符识别.     

一种基于特征提取的手写字符识别技术

在分析图象处理及其特征提取理论的基础上,研究了字符的笔划特点, 探讨了手写字符的宽度、交叉点、链码等特征,用提取字符结构特征的方法,设计并实现了一种手写字符识别系统。实践证明了这些特征简单明确。