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.     

基于原型匹配理论的一种模式识别方法研究

本文结合认知心理学中有关模式识别的研究成果,提出了一种新的模式识别方法——基于原型匹配理论的模式识别方法。文中方法定义一个模式识别问题由原型、结构、组合法则构成,这三要素组成原型库和知识库对被识别客体进行识别。文中探讨了基于原型匹配理论的模式识别方法的识别机理、数学模型、识别算法,并对印刷体数字字符识别问题进行了实验研究,实验结果表明文中方法的有效性。     

网格笔划密度特征的OPCCR错误自动检测

现有的光学印刷体汉字识别（OPCCR）系统中,汉字识别率虽然已经高达98%以上,但仍然会发生错误识别的情况.通常,这些错误的识别还不能被自动检测,采用人工检测,费时费力,大大降低了实际应用系统的自动化和智能化程度.为此,本论文提出了基于网格笔划密度特征的OPCCR错误的自动检测算法.本算法首先建立标准汉字的网格笔划密度特征的特征库.然后,在OPCCR错误的自动检测时,对光学印刷体汉字图像进行预处理、行分割、列分割得到单个汉字图像,提取单个汉字图像的网格笔划密度特征.再把特征和相应的识别出的汉字的特征库中的特征进行相关匹配.于是,根据特征匹配自动检测OPCCR的错误.     

径向基函数神经网络的一种在线学习算法

用在线学习算法和梯度法为学习规则,推导了径向基函数神经网络的在线学习算法,将影响网络输出的各个参数的学习过程作为一个整体来处理,并用Matlab实现了此算法.最后用一个26个印刷体大写英文字母的识别来验证此算法.实验的结果表明了该算法的正确性和有效性.     

脱机手写体数字识别器的研究

OCR技术是解决计算机输入瓶颈的关键之一.目前印刷体识别技术已经比较成熟,研究的重点是手写体识别技术.本文首先介绍了OCR的基本概念和方法,然后讨论了用RBF进行手写体数字识别的有关问题.     

印刷体蒙古文字识别技术中切分方法的设计与实现

文字识别是人工智能的一个重要研究领域．有些民族文字识别的成果已转化为商品化软件．蒙文文字识别的研究还处于起步阶段，蒙古文字的结构和书写方式与其他文种相比有许多特点．印刷体蒙文文字识别技术中字元切分的方法，经过实验其切分正确率在98％以上，并已成功地用于印刷体蒙文识别软件中．     

基于小波变换的印刷体汉字字体识别研究

本文提出了一种用于识别印刷体汉字字体的方法。首先对汉字的字符图像进行小波分解,然后依据汉字的字型特点,在分解的各子图像上提取汉字基本笔画(横、竖、撇、捺)的能量比例特征。最后依据提取的字体特征进行分类识别,分类器采用MQDF分类器。在包含六种常用字体的样本集上进行了测试,结果表明本文提出的算法能够对单字符字体进行有效地识别。     

神经网络与污损的手写印刷体字符的识别

通过比较各种模式识别方法的特点,确定了用神经网络方法识别污损的手写印刷体字符的可行性和必要性,介绍了神经网络摸式识别系统,讨论了用神经网络方法对污损的手写印刷体字符的识别,最后给出实验结果     

基于最短欧氏距离匹配的印刷体汉字识别

印刷体汉字识别有着很高的实用价值,主要工作包括图像预处理、字符的定位分割、图像的特征提取和图像识别,并以Visual Studio 2005作为开发环境实现一个完整的基于最短欧氏距离模式匹配的印刷体汉字识别系统.解决了在字符定位分割时出现的＂过分离＂问题.经测试,识别率可以达到97.6%,基本符合实际应用要求.     

基于结构布局的数学公式识别

介绍一种采用"自顶向下"和"自底向上"相结合的印刷体数学公式识别系统.该系统主要由局部结构分析和整体结构分析两个模块组成,能够较好地识别印刷体数学公式.该系统实际用于识别98个印刷体数学公式的正确识别率为0.867.     

基于背景-前景分离模型的图表手绘信息识别

在各类文档、资料、报表中,许多数据使用图表进行表示,对图表进行自动识别和信息提取成为图形 识别和文档图像处理中一个重要的研究分支.本文提出了一种基于背景-前景分离的方法,针对司机日志图表中 的手绘折线信息,实现准确的信息提取与高精度识别.这种方法使用启发式规则分析和连通体分析将印刷体图 表的背景信息与手绘折线的前景信息相互分离,利用印刷体背景提供的刻度信息对手绘折线进行精确识别.同 时提供了良好的容错机制,降低手绘随意性造成的识别误差,并精确定位各种手绘错误造成的识别冲突,保证了 识别结果的有效性.通过4组805页测试样本集测试,本文方法的识别精度达到了90％以上.     

乐谱识别中的图象预处理技术

在印刷体乐谱识别过程中，首先要将乐谱文本用扫描仪输入到计算机。纸张的厚薄、光洁度及放置的位置等均可能造成图象变形，产生污点、断裂等干扰，所以在识别前要对这幅带有随机干扰噪声的乐谱图象数字信号进行预处理。本文提出的图象二值化、平滑和滤波及倾斜校正等算法能很好地解决乐谱识别中的干扰问题，这些算法也适用于字符识别及其他文本图象识别中的预处理。     

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.     

带有手写干扰的印刷体数字识别

首先提出黑白特征分离（即黑白特征局部和整体分离提取特征的思想）和一种ＢＰ神经网络的快速收敛算法及训练策略,并在此基础上构造了５种独立的识别模块．应用加权表决方法设计了识别带有手写干扰的印刷体数字及一些特殊字符的综合方法,取得了理想的效果．     

印刷体蒙古文文字识别的研究

分析了蒙文文字的结构特征，论述了蒙文印刷体文字识别的原理，提出了从蒙文文字的预处理到特征提取以及模式分类等各处理阶段的实现方法，并且已将这些方法应用于蒙文印刷体文字识别软件的设计中，试验结果表明这些方法是可行的和高效的。     

手写印刷体汉字识别的一种笔划抽取方法

本文提出一种用于手写印刷体汉字识别的笔划抽取方法.输入的手写印刷体汉字经细化预处理后,对之进行分析,抽取各种特征点和线段,然后通过一个产生式系统形成和识别10种结构笔划.用Pascal语言编程的一个实验系统在一台微型计算机上运行.本文给出初步实验结果并对其加以分析.     

一种通用的印刷体档案条目信息采集方法

介绍利用OCR光学字符识别的技术研发的一种通用的印刷体档案条目信息采集方法.该方法可以自动录入已经是印刷体的条目,最终信息从rtf文件采集,可以利用各种OCR系统或人工智能方式进行识别获取,具有一定的适应性.     

基于Django印刷体维吾尔文识别系统的设计与实现

光学字符识别(optical character recognition,OCR)技术在图书数字化、文献管理等诸多领域得到了广泛应用,而相比于已十分成熟的中文、英文印刷体识别系统,小文种(维吾尔文)印刷体识别还有研究空间和实际应用需求.针对传统识别方法特征表示不足等问题,结合日益兴起的深度学习技术,采用Python语言...     

印刷体蒙古文字识别中蒙古文字特征的选择

从文字识别的角度出发,依据印刷体蒙古文字的特点,选择笔划轮廓结构特征、笔划穿越特征、关键特征点、蒙古文构词法等作为蒙古文字的特征,并以这些特征来设计分类器.该分类器已经被成功地用于印刷体蒙古文字识别软件中,取得了较高的识别率,从而证明了选取这些特征是合理的、有效的.     

基于K-L变换与SVM的数学符号识别

为了实现印刷体数学表达式的自动识别,对印刷体数学符号的识别方法进行了研究,提出了一种基于K-L变换和支持向量机的符号识别方法.该方法首先对数学符号图像进行预处理,然后对其归一化之后的图像使用K-L变换进行特征降维,最后使用支持向量机分类器对其进行识别.对同济大学版的<高等数学>上册书中出现频率最高的112个基元或符号的识别率可以达到96%以上,实验结果表明,该方法比近年报道的方法有明显优势.