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。     

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     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

基于图像处理的印刷字符分割提取方法

针对塑料袋等印刷制品的字符识别问题,设计机器视觉软件对于塑料袋字符分割提取的方法,研究其字符分割提取方法并优化.通过实验的方式针对于透明塑料袋和不透明塑料袋采用多组对比实验的方法,使用基于全局阈值分割方法对实验对象使完成字符分割提取.根据实验结果完成塑料袋字符分割提取方法的优化设计,达到最终的理想结果.结果表明基于全局...     

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。     

一种基于主题分类的文本过滤方法及其硬件实现

针对不良文本的过滤问题,提出一种基于主题分类的文本过滤方法,通过对文本信息进行向量化,引人文本特征抽取技术,筛选出针对文本内容的最优的特征项集合,利用SVM分类技术,来判断文本的态度和立场,达到内容审查过滤的目的.并利用DSP在硬件上加以实现,实验表明该方法同传统的过滤方法相比具有较高的准确率和召回率,且过滤时间大幅减少.     

一种基于DTSVM的遥感图像分割方法

文章针对城市遥感图像的目标分布特点,提出一种基于改进DTSVM的遥感图像分割方法.实验引人样本的聚类特性改善DTSVM模型分类精度,对城市遥感图像中的区域进行语义标注并提取特征,通过训练改进分类模型得到分割结果.实验结果表明,该方法能比较准确地分割出关注语义的目标区域,并有效避免了遥感图像的过分割问题.     

文本区域字符颜色极性判断方法

文本区域的字符存在着不同的颜色极性.为了能够正确地把文本区域的灰度图像转换成OCR识别软件可以识别的二值图像,提出了一种判断文本区域字符颜色极性的方法.首先计算文本区域的灰度-梯度共生矩阵,并根据目标函数快速地找到分割的灰度和梯度最佳阈值;然后在此基础上提取特征向量,送入神经网络进行分类;最后根据颜色极性判断的结果,分割出字符.实验结果表明,提出的方法在复杂度不同的背景下,正确地识别出了不同类别的字符颜色极性.     

基于最小二乘支持向量机的压印字符识别方法

将最小二乘支持向量机引入到小字符集压印字符识别中.首先介绍最小二乘支持向量机的基本原理和主要算法,然后在实验中采用最小二乘支持向量机训练软件,针对标牌上的压印字符的数字集进行仿真,同时与神经网络等其他分类方法进行比较.实验结果表明此方法的识别率较高,在小字符集识别中具有较强的实用性.     

一种新的视频文本定位方法

本文提出了一种基于投影分析与支持向量机学习相结合的文本定位方法。首先采用投影分析的方法将可能的文本区域提取出来,然后再采用基于支持向量机学习的方法将提取出来的文本区域中的虚假文本区域排除掉。采用投影分析的方法时先将图像的边缘提取出来,再使用一些形态学的操作使边缘聚集,最后采用多次投影定位出文本区域。在使用支持向量机进行文本分类时本文采用了小波,角点,扫描线和区域内边缘点的重心位置等特征。实验表明该方法比单纯的基于边缘的方法要好。     

一种支持向量预提取方法及应用

提出了一种支持向量预提取方法,对核感知机误分次数与决策边界的关系作了分析,引入了核函数和误分界,利用结构简单的感知机算法构建支持向量预提取模块,压缩样本规模,然后将处理结果输入支持向量机进行再处理,在精度和处理速度方面取得了较好的效果,仿真实验验证了这一方法的可行性。     

文本分类方法对比研究

对3种常用的文本分类方法进行了分析和比较，并进行了对比实验，结果表明支持向量机是进行文本分类较好的方法．最后讨论了支持向量机在文本分类中存在的缺点．     

一种优化的手写字符自动分割算法

在手写字符自动识别时,由于手写字符中存在字符大小间距不一、粘连、断点,以及不连贯等情况,给字符自动分割识别带来极大的困难.针对该问题,提出了一种优化的手写字符自动分割算法.该方法依据滴水算法的原理,结合CFS(color filling segmentation)做初步分割;再根据分割字符的连续黑色像素点的宽度判断是否...     

利用多种投票策略的水表读数字符分割与识别

基于安卓平台提出了一种对水表图像读数进行自动识别的新方法。水表读数字符分割和识别算法主要包括三部分:(1)利用霍夫变换和一种投票策略检测出水表的外部轮廓,然后基于模板影像和水表中四个红色指针位置,利用仿射变换技术对水表字符区域进行定位;(2)对图像进行预处理和连通区检测,提出一种基于投票策略的方法进行字符分割;(3)在考虑数字字符可能出现粘连噪声和缺失的情况下,使用改进的Tesseract OCR识别引擎对字符进行识别。最终通过NDK编译平台将实现的C++程序移植到Android环境中。经过对100组数据进行系统功能测试,结果表明,水表智能识别系统取得了一定效果,能对水表读数进行比较准确和快速的读取。     

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.     

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。     

粘连搭接字符切分方法研究

字符切分是影响OCR系统识别的关键因素之一．对于中英文混排粘连搭接字符图像,提出了一种基于识别反馈的字符切分方法．该方法结构简单,容易实现,实验结果表明该方法有较好的切分效果．     

一种新的文本预处理方法研究

文本预处理是整个字符识别系统的重要组成部分．它的性能的优劣，对整个字符识别系统的识别率和识别速度至关重要．由于汉字印刷文稿版面的复杂性，其文本预处理远比西文困难．本文提出了一种新的文本预处理方法．实现了含有文字字符，图形，图片和表格的、版面结构复杂的数字图象的分割．整个算法分为两个阶段完成：首先，从图形的连通原则出发，定义了扩展连通域的概念，对整个文本图象逐行扫描，搜索出所有的扩展连通域，进而通过集合的交、并操作，将属于一个字符或图象、图片和表格的若干个扩展连通域合并．这时扩展连通域已标记文本图象中的字符尺寸大小和位置．然后，基于同一行字符的间距的知识，将扩展连通域合并为逻辑字符行（横，竖）；由字符行的高（宽）度的一致性及间距的知识，将逻辑字符行合并为逻辑块：按照印刷文稿的排版规律完成版面的结构识别、并将标记字符位置和大小的扩展连通域的顺序按版面结构信息重新组合，最后把字符规范为一定尺寸的点阵图象输出到字符识别器．本文提出的文本预处理方法已经实现．经实际运行测试表明，系统对于复杂版面的文件，书刊和报纸的文本图象的分割，具有较好的效果．     

复杂仪器仪表盘面背景中目标字符的提取与识别

提出了一套针对复杂仪器仪表盘面图像背景的拟人化的目标字符提取和识别的技术方案．该方案综合了多种图像处理和分割方法，取长补短，综合优化，排除了复杂图像背景中的各种干扰因素，对图像变化有一定的自适应能力．该方案在给定的图像样本中取得了很好的识别效果，达到了实用化的水平．仪器仪表盘面的图像处理与识别是非电子设备与现代电子设备的接合点之一，因而这一具有指导意义的技术方案有广阔的应用背景．     

基于字符笔画斜率特征的车牌识别算法研究

车牌字符识别是车牌智能识别系统中的关键技术之一,为了提高车牌字符识别准确率和实时性,提出了一种基于车牌字符笔画斜率特征的字符识别算法,新算法在对准确分割后的车牌字符图像进行归一化、二值化和细化等预处理后,提取车牌字符笔画像素点的斜率值,再将斜率值构造成识别向量,进而通过计算特征向量的夹角值实现待识别字符与标准模板字符的相似度判断;实验结果表明,新的算法与已有的传统字符识别算法相比,既提高了识别准确率,又降低了识别耗时,结果满足实际工程应用需要.