小类别无限制手写体汉字识别研究
模式识别论文 OCR论文 非线性规范化论文 模糊子笔画论文
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字符识别(OCR)是模式识别的一个重要分支,脱机手写体汉字识别则一直是OCR中一个极具有挑战性的难题,本文探讨的主要内容是小类别的无限制脱机手写体汉字识别。 首先,针对手写体汉字的规范化处理,提出一种基于图像有效区域的密度均衡的非线性规范方法,该方法既调整了字符笔画的相对位置,使笔画分布趋于均匀,又根据笔画的宽度调整了笔画的粗细,使笔画的粗细趋于一致,有效地减小了同类字符之间的差异。然后,本文对银行支票大写金额的印刷体和手写体辨识进行了专门探讨。 在特征抽取与分类识别方面,本文提出一种模糊子笔画抽取方法,解决了因无限制手写体笔画随意性而使得抽取的子笔画不稳定的问题。引入模糊数学的思想,提出了基于模糊网格和模糊子笔画属性相结合的统计特征。接着,介绍了在高维特征下快速近邻法的定位点选择问题及其应用。 最后,本文介绍了一个自行开发研制的实用后督支票自动处理系统,包括其应用环境、主要功能、系统结构与组织、各子系统使用的主要技术。该系统在手写汉字识别方面,采用本文所述方法取得了良好的实际效果。
1绪论 | 第10-23页 |
1.1 问题的提出 | 第10-13页 |
1.2 OCR系统处理的一般步骤 | 第13-15页 |
1.2.1 原始图像获取阶段 | 第13页 |
1.2.2 字符图像的预处理阶段 | 第13-14页 |
1.2.3 特征抽取阶段 | 第14页 |
1.2.4 分类识别阶段 | 第14页 |
1.2.5 后处理阶段 | 第14-15页 |
1.3 OCR方法分类 | 第15-17页 |
1.3.1 模板匹配法 | 第15页 |
1.3.2 统计决策法 | 第15-16页 |
1.3.3 句法结构法 | 第16页 |
1.3.4 模糊判决法 | 第16页 |
1.3.5 逻辑推理法 | 第16-17页 |
1.3.6 神经网络法 | 第17页 |
1.3.7 支持向量机方法 | 第17页 |
1.4 手写体汉字识别研究 | 第17-20页 |
1.4.1 脱机手写体汉字识别的特殊性 | 第18-19页 |
1.4.2 手写体汉字识别研究的意义 | 第19-20页 |
1.4.3 汉字识别理论与技术现状 | 第20页 |
1.5 本文研究工作概述 | 第20-21页 |
1.6 本文的内容安排 | 第21-23页 |
2 手写体汉字识别中的预处理技术 | 第23-39页 |
2.1 二值化 | 第23-25页 |
2.1.1 整体阈值二值化 | 第24-25页 |
2.1.2 局部阈值二值化 | 第25页 |
2.1.3 动态阈值二值化 | 第25页 |
2.2 平滑 | 第25-26页 |
2.3 细化 | 第26-27页 |
2.4 规范化 | 第27-38页 |
2.4.1 线性规范化 | 第27页 |
2.4.2 非线性规范化 | 第27-38页 |
2.5 本章小结 | 第38-39页 |
3 支票大写金额的印刷体与手写体辨识 | 第39-48页 |
3.1 预处理工作 | 第39-42页 |
3.1.1 印章的去除 | 第40-41页 |
3.1.2 去除噪音块 | 第41-42页 |
3.2 特征抽取 | 第42-45页 |
3.2.1 上下边界弯曲度特征 | 第42-43页 |
3.2.2 字符笔画宽度特征 | 第43-44页 |
3.2.3 连通域数目特征 | 第44页 |
3.2.4 横竖笔画特征 | 第44-45页 |
3.3 分类识别 | 第45-46页 |
3.4 实验结果与分析 | 第46-47页 |
3.5 本章小结 | 第47-48页 |
4 基于模糊子笔画统计特征的手写体汉字识别 | 第48-59页 |
4.1 汉字笔画的特征信息分析 | 第48-49页 |
4.2 手写印刷体汉字的子笔画提取 | 第49-51页 |
4.2.1 字符像素点方向代码的标定 | 第49-50页 |
4.2.2 子笔画的抽取和子笔画点阵的生成 | 第50-51页 |
4.2.3 子笔画的调整 | 第51页 |
4.3 无限制手写体汉字的子笔画提取 | 第51-54页 |
4.3.1 字符像素点所属模糊子笔画的求取 | 第52-53页 |
4.3.2 模糊子笔画的调整 | 第53-54页 |
4.4 基于模糊子笔画的统计特征 | 第54-58页 |
4.4.1 模糊网格 | 第54-55页 |
4.4.2 模糊子笔画边缘点属性特征 | 第55-57页 |
4.4.3 字符的模糊子笔画统计特征 | 第57页 |
4.4.4 实验结果 | 第57-58页 |
4.5 本章小结 | 第58-59页 |
5 高维特征下快速近邻法的定位点选择 | 第59-65页 |
5.1 最近邻分类器 | 第59-60页 |
5.2 快速搜索近邻法 | 第60-61页 |
5.3 高维特征下快速近邻法的定位点选择 | 第61-62页 |
5.4 树搜索算法流程 | 第62-64页 |
5.5 实验结果与分析 | 第64页 |
5.6 结论 | 第64-65页 |
6 一个基本的后督支票自动处理系统 | 第65-84页 |
6.1 银行后督支票自动处理的应用和功能 | 第65-69页 |
6.2.1 应用系统的结构组织 | 第67-68页 |
6.2.2 后督自动处理流程 | 第68-69页 |
6.3 支票的前期处理 | 第69-71页 |
6.3.1 支票定位和版面分割 | 第69-71页 |
6.4 大写金额图像的二值化 | 第71-73页 |
6.4.1 问题分析 | 第71页 |
6.4.2 去除底纹 | 第71-72页 |
6.4.3 提取大写金额的有效区间 | 第72页 |
6.4.4 印章污染的去除 | 第72-73页 |
6.5 小写金额图像的二值化 | 第73-74页 |
6.6 手写体大写金额的处理 | 第74-75页 |
6.7 手写体小写金额的处理 | 第75-82页 |
6.7.1 手写体小写金额的分割 | 第75-77页 |
6.7.2 手写体阿拉伯数字识别方案 | 第77页 |
6.7.3 基于轮廓分段特征的手写体数字识别方法 | 第77-79页 |
6.7.4 基于笔画归正模板的识别方法 | 第79-82页 |
6.7.5 手写体数字单字识别的实验结果 | 第82页 |
6.7.6 小写金额的整体处理及实验结果 | 第82页 |
6.8 本章小结 | 第82-84页 |
结束语 | 第84-86页 |
致谢 | 第86-87页 |
参考文献 | 第87-96页 |
附录 | 第96页 |
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