数字图像的不变特笥与特征提取

讨论了两种字符特征向量的提取方法,一种是基于平移,旋转和尺度不变性的图像变换法,另一种是强调字符形状和结构的方向特征量提取法,比较试验的结果表明,通过计算字符图像中心矩的图像变换法具有比较稳定的特征值,有利于机器识别,实验中通过最小距离法进行字符的分类识别,识别率达到80％以上,可用于实时性要求较高的车辆牌照字符识别系统。     

基于支持向量机的车牌字符识别

作者将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别.算法首先采用Gabor变换和外围轮廓结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器,再应用SVM分类器分类和判别车牌字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

两种文本类型验证码字符分割提取方法

作为区分人机操作的一种有效方法,验证码图片被广泛使用.通过对验证码图片识别技术的研究,可以及时发现和改善验证码漏洞.识别混合字符型文本类型验证码的关键是提取验证码图像中的单个字符.介绍验证码识别的一般过程,给出基于颜色提取单个字符和基于支持向量机分割为单个字符的两种单个字符提取方法,通过实例给出了详细步骤.     

基于小波预处理的神经网络字符识别方法

提出了一种基于小波变换预处理的神经网络法的字符识别法,利用小波变换对字符进行了预处理,提取文字字符的主要能量特征,减少了字符特征识别的维数,与直接采用神经网络方法进行字符识别相比,所用的神经网络规模小,收敛速度快,能有效识别含有噪声的低质量模糊文字字符.     

工程图形扫描图像中的尺寸字符提取与识别

给出了一种提取与识别工程图形扫描图像中的尺寸字符的方法,提出了几种简便、易于抽取的字符结构特征,能有效地识别工程图形扫描图像中的手写字符.该方法已成功地应用到工程图形扫描输入后的智能识别软件CIRS5.0中,字符提取及识别率达到92%以上.     

工程图形扫描图像中的尺寸字符提取与识别

给出了一种提取与识别工程图形扫描图像中的尺寸字符的方法，提出了几种简便，易于抽取的字符结构特征，能有效地识别工程图形扫描图像中的手写字符。该方法已成功地应用到工程图形扫描输入后的智能识别软件ＣＩＲＳ５。０中，字符提取及识别率达到９２％以上。     

一种改进的基于Gabor变换的字符特征提取方法

当前应用广泛的光学字符识别(OCR),通常都严重依赖于对图像中灰度信息特征的选自与提取。本文针对汉字字符特征提取,提出一种基于Gabor变换的字符特征提取方法。本方法首先对图像进行归一化处理,再对归一化图像利用Gabor变换计算笔划方向特征,以该特征作为字符的基本特征或者基本特征之一。实验证明该方法提取到的特征对于易混淆的字符和脱机手写字符均具有较好的分类效果。     

工程图中粘连字符的提取与分割

针对二值数字化机械工程图中字符的提取和分割问题，提出了一种新的图文自动分离算法———行程编码匹配法，能对原始点阵图像的噪声水平、图形与字符粘连以及字符的大小和书写方向等因素几乎不加限制地进行处理．在此算法的基础上，提出的一种字符分割算法可以成功地将字符与字符的粘连分割转化为图的边割集问题．经对以此算法研制成的图纸识别软件系统ＧＩＲＳ８０的初步测试，提取率在９５％以上     

汽车轮胎号识别中的预处理问题

为便于对汽车轮胎号字符图像进行识别,对其进行一系列预处理．着重研究胎号图像预处理中的增强、降噪及二值化问题．提出一种将邻域均值滤波法和中值滤波法相结合的图像降噪算法,采用该算法能保护图像边缘和细节．提出一种基于经验知识的改进Otsu算法,可缩小Otsu算法搜索阈值范围,减少计算类间方差的次数．结果表明,胎号增强图像比原始图像清晰,降噪后字符图像边缘不模糊,胎号字符二值化速度得到提高,二值化效果也很好．     

种用于单字符字体识别的汉字特征提取新算法

本文主要论述了在单字符字体识别中汉字特征提取的新算法。首先使用小波变换对汉字进行分解,然后提取分解后的高频子图像的能量特征;在根据汉字不同字体的特征提取低频子图像的字符轮廓结构特征。     

基于贝叶斯网络分类器的车牌相似字符识别

相似字符识别率低会影响整个车牌识别系统的性能,而相似字符之间只有局部特征差异较大,并且相似字符样本数目多少差异较大,目前常用的分类器表现得都不稳定.贝叶斯网络分类器充分利用和综合先验知识与样本信息,无论实验样本和特征数目多少,表现得都很稳定.通过使用几千个测试样本对分类器进行测试,并与其他分类器的识别结果作比较.实验结果表明,在相同的特征下,与AdaBoost分类器、BP神经网络分类器、SVM分类器相比,贝叶斯网络分类器对车牌相似字符的识别有较高的识别率和更高的稳定性.     

手写体汉字特征提取的研究

在手写体汉字识别的研究中，汉字的特征提取可以说是整个手写体汉字识别系统中最重要的一部分。本文针对手写体汉字特点，找到了能充分反应手写体汉字特点的三种特征井加以提取；同时提出了将汉字分解为部件来识别的观点。实验结果表明所提取的特征兼顾了提取方法的方便性和特征的稳定性；这些特征能有效地识别手写体汉字。     

基于独立分量分析的车牌字符识别

利用独立分量分析提取字符特征,以信息理论中负熵作为估计输出分量之间独立性的目标函数,并在此基础上对待识别字符进行重建,通过对重建模型的误差分析进行字符识别.对3000个车牌字符的识别实验,取得了较高的识别率,证明其算法的有效性和鲁棒性.     

一种基于相似度判据的K近邻分类器的车牌字符识别方法

针对K近邻方法分类准确率较高的特性,提出了一种基于相似度判据的K近邻分类器车牌字符识别方法.通过大量实验,选取字符的网格特征和轮廓特征作为分类依据,用特征融合方法将两种特征合并,实现特征的串行融合.根据相似度判据作K近邻分类,实现了一个车牌字符识别系统.实验表明,这种方法具有良好的识别效果,鲁棒性强,具有较大的实用价值.     

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.     

嵌入式监控影像车牌识别方法

为解决基于PC 机的车牌识别系统成本高、重量大、操作复杂、安全性低等诸多问题, 提出嵌入式监控影像车牌识别方法。将车牌识别与嵌入式相结合, 通过中值滤波、索贝尔边缘检测、全局阈值化、基于纹理特征的近似定位、字符归一化、基于不同分类器的字符识别等技术形成了一套完整的车牌识别系统。该系统体积
小、稳定性好、可行度高、准确度高、易于安装。在不同情况下进行900 例不同车牌识别实验, 实验结果表明,该系统的识别准确率高达97. 3%左右, 在降低成本、减轻重量、简化操作的同时达到很高的精度, 可替代PC机的车牌识别系统。     

一种新的字符特征提取方法及其在识别中的两个应用

特征抽取是识别中的重要步骤，提取描述性强的特征能够有效提高分类器的识别效率。在提出有关概念的基础上，介绍了特征行抽取在字符过程中的两个重要应用。首先,在分类识别时可用作匹配的特征向量，通过双向匹配来识别独立的字符。其次，可在识别粘连字符时用于预测前端字符，并在提取前端字符后对预测结果进行验证，从而达到准确分割和识别粘连字符的目的。还详细描述了交互确定特征行的方法。最后根据实验数据对字符特征行的应用价值作出了评价。     

质心层次特征的无约束手写体数字识别

光学字符识别（ＯＣＲ）是模式识别最为成功的应用之一．目前,ＯＣＲ的研究重点是无约束手写体字符识别．采用了基于字符质心的层次特征对无约束手写体数字进行分类识别．基于字符质心的不均匀分块方法,在一定程度上可以克服无约束手写体数字字形千变万化所引起的不稳定性．层次特征将字符在空间的二维分布转化为一维,特征抽取过程简单,易于实现．将该算法应用于无约束手写体数字的信函分拣系统,单字的平均识别率达９７％以上．     

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.     

笔顺自由和笔划数可变的联机手写汉字识别方法研究

提出了一种新的联机手写汉字识别方法，采用笔划的模糊生特征描述手写输入汉字。改进了笔划动脉匹配技术，形成了笔顺自由和笔划数可变的识别方法，对ＧＢ２３１２－８－汉字库进行了实验，获得了较好的结果。