一种视频中字符的集成型切分与识别算法

视频文本行图像识别的技术难点主要来源于两个方面: 1)粘连字符的切分与识别问题; 2)复杂背景中字符的切分与识别问题. 为了能够同时切分和识别这两种情况中的字符, 提出了一种集成型的字符切分与识别算法. 该集成型算法首先对文本行图像二值化, 基于二值化的文本行图像的水平投影估计文本行高度. 其次根据字符笔划粘连的程度, 基于图像分析或字符识别对二值图像中的宽连通域进行切分. 然后基于字符识别组合连通域得到候选识别结果, 最后根据候选识别结果构造词图, 基于语言模型从词图中选出字符识别结果. 实验表明该集成型算法大大降低了粘连字符及复杂背景中字符的识别错误率.     

一种有效的手写汉字多步分割方法

在字符识别系统中,字符的有效分割是识别的关键。针对手写汉字字间距及字内距无规则可循,字符间极易发生粘连、交错等现象,提出一种多步分割方法。该方法首先利用Viterbi算法将原字符串切分成互不连通的分割块,使非粘连汉字、交错汉字得到正确分割;对于其中宽度较大存在粘连字符的分割块,从候选分割点入手,用非线性分割路径将粘连部分分开;最后再应用A*算法找到全局最佳分割位置,使过分割的字符得到完整合并。实验结果表明,该方法对于手写汉字的分割是可行、有效的。     

一种基于字符分割与字符识别的LPR方法

对车牌识别(LPR)系统中字符分割与字符识别方法进行探讨.根据车牌字符的特点,首先利用投影法采用水平扫描和垂直扫描进行字符分割,接着对字符图像进行归一化处理,实现对字符的完全分割.在此基础上,利用BP神经网络识别算法实现车牌字符的识别,从而提高系统的识别速度和识别率.数字仿真的识别结果验证了该方法的正确性和有效性.     

一种基于前端预测识别的粘连字符分割方法

在字符识别领域,对粘连字符的识别是一个被广泛关注的技术难点,未能准确分割粘连字符是产生识别错误的主要原因之一。在总结已有方法的特点及不足的基础上,提出了基于前端预测识别来分割粘连字符的方法。首先根据粘连字符图像的特征初步确定前端字符的候选字符集,并通过验证候选字符与前端字符图像匹配的必要条件进一步对其筛选,然后使用候选字符的屏蔽码自适应地提取前端字符图像,最后由分类器对提取结果加以验证,达到分割和识别粘连字符的目的。该方法可以适应多种类型的粘连字符,准确性高,且在字符图像质量较差时具有较强的鲁棒性。     

粘连字符切分综述

字符切分是字符识别系统的一个重要环节。粘连则是指字符图像问有笔画接触的情况，它普遍存在于手写和低质量的印刷文档中。然而普通切分算法很难处理粘连字符。本文综述了主要的粘连字符切分算法以及切分路径的评价方法，在详细介绍算法流程的基础上，对每种算法的优缺点以及粘连字符切分的未来工作进行了探讨。     

字符粘连及字线相交的分割与识别方法

描述了工程图纸矢量化中多向粘连字符及字线相交的分割算法与识别方法.提出不同情况下字串的定向计算方法,通过粘连字块的特征矢量计算和迭代计算实现字块的分割.运用波形投影方法解决了粘连字符及字线相交情况下的字间切割问题,使工程图多向字符识别精度显著提高,该算法对局部退化状态下的字符识别具有良好的抗干扰性.     

基于机器视觉的轴承压印字符识别

目前许多轴承生产线上利用人工肉眼识别轴承工件号,这样不仅识别效果不好且效率低.在本文设计了一种基于机器视觉的轴承压印字符识别算法,该算法有利于轴承的生产以及后续的管理工作.首先对采集到的图像进行高斯滤波降噪,减少噪声对后续操作的影响;然后利用最小二乘法对ROI圆环进行提取,确定要进行操作的图像区域;接着使用八分之一圆扫描方法将圆环图像展开,使得字符识别操作更加简洁;随后对字符进行切分、归一化;最后使用SVM对字符进行识别.实验表明,该方法能够实现轴承压印字符识别,识别准确率在98%以上,并且具有良好的鲁棒性,系统响应速度快,能够满足工业需求.     

基于滑动窗口的印刷体数学公式中粘连字符的切分

在印刷体数学公式识别中，不能很好地切分粘连字符是造成识别错误的主要原因。针对这种情况，提出了一种基于滑动窗口切分粘连字符的方法。通过特征值比较．提取出粘连字符，然后对粘连字符切分。实验表明，这种方法使识别率得到了提高。     

基于前景和背景分析的手写体汉字切分方法

在离线手写体字符识别中，正确切分字符是提高识别性能的关键步骤之一。本文针对离线手写体汉字，提出了一种基于垂直投影法和前景一背景细化的切分算法。首先，本算法利用垂直投影法和背景细化的方法对非粘连字符进行切分，根据周边特性取得代价函数，利用动态规划法合并字块。其次，对于粘连字符，根据背景和前景细化的结果，选取一系列的特征点形成切分路径，然后利用代价函数来选择合适的路径。实验结果表明，提出的切分算法对手写体汉字字符有较好的切分效果。     

基于折线切分路径的粘连搭接字符切分算法的研究

针对粘连和搭接字符切分算法的不足,提出一种基于折线切分路径的字符切分算法。该算法利用投影法将粘连搭接字符与非粘连搭接字符分离开,而后结合粘连搭接字符独有的外形特征,通过引入惩罚权重的路径搜索算法快速而准确地得到粘连搭接字符间的折线切分路径;为了避免一些字符在以上的切分过程中被误切碎,利用识别反馈信息对一些字符子图像进行合并。实验结果表明,该算法对印刷体日英混排字符切分有很强的适应性,取得了较理想的切分效果。     

基于汉字连通分量的印刷图像版面分割方法

针对彩色印刷图像背景色彩丰富和汉字存在多个连通分量,连通域文字分割算法不能精确提取文字,提出基于汉字连通分量的彩色印刷图像版面分割方法。利用金字塔变换逆半调算法对图像进行预处理,通过颜色采样和均值偏移分割图像颜色,标记文字连通分量,根据汉字结构和连通分量特性重建汉字连通分量,分析文字连通分量连接关系确定文字排列方向实现文字分割。实验结果表明,该方法能够有效地重建汉字连通分量,在彩色印刷图像中实现对不同字体、字号、颜色的文字分割。     

朝汉混排古籍的文字切分方法

为解决朝鲜语古籍数字化中朝汉文种混排字符切分困难的问题,提出一种朝鲜语古籍图像的文字切分算法。针对古籍列与列之间存在不连续间隔线、倾斜或者粘连等问题,提出一种基于连通域投影的列切分方法。利用连通域的删除、合并、拆分等操作对文字进行切分。使用一种多步切分法完成了具有文字大小不一,横向、纵向混合排版特点图像的字符切分工作。对于粘连字,采用改进的滴水算法进行有效切分。实验结果表明所提出的算法能够很好地完成朝、汉文种混排,文字大小不一,排版情况复杂的朝鲜语古籍图像的文字切分工作。该算法的列切分准确率为97.69%,字切分准确率为87.79%。     

傅立叶变换在粘连文字图像切分中的应用

对于已具有相当识别率的手写体文字识别系统来说切分算法已成为一个关键技术之一,它的正确率对系统性能有着极大影响。该文主要对文字图像的傅立叶变换的性质进行了讨论,提出了消除交换中笔画宽度影响的算法。在此基础上建立了基于傅立叶变换的单／多字图像的判定的基本准则以及基于此准则的粘连文字判别算法。实验表明该算法的粘连文字判断正确率达到９６％。为粘连文字的正确切分开辟了新的途径。     

Segmentation-recognition algorithm for zip code field recognition

This paper describes a recognition algorithm for zip code field recognition. The algorithm consists of an initial character segmentation algorithm and a connected-numeral splitting algorithm. The initial character segmentation algorithm employs connected component analysis with component merge technique based on proximity. The numeral splitting algorithm consists of a slant splitting algorithm based on discriminant analysis and two postprocessing algorithms based on local shape analysis. The splitting algorithm is integrated with a statistical classifier to form a segmentation-recognition algorithm to resolve the ambiguity of connected numeral splitting. The performance is tested by recognition experiments on zip code fields collected from real USPS mail envelopes.     

基于双边缘检测的车牌识别算法

随着智能交通的不断发展,车牌识别系统已经成为其中的重要组成部分。车牌识别分为车牌定位、字符分割以及字符识别三个部分。提出了一种新型车牌识别方法。在车牌定位方面,采用双边缘检测车牌定位方法;对于字符分割则提出了寻找连通域与传统投影分割相结合的方法;在字符识别上,将分类器分为三组,同时对于易混淆的字符进行了再次分类,这种做法缩短了训练时间,提高了准确率。实验结果表明,所提出的方法具有识别率高和速度快等特点。     

多知识综合判决的字符切分算法

高性能的印刷体文字识别系统中,在单字识别技术比较成熟的条件下,字符切分成为比较关键的环节。字符切分可以看作是对字符边界正确切分位置的一个决策过程,该决策需要同时考虑字符局部的识别情况和全局的上下文关系。该文通过对中日韩三国文字字符切分的研究,提出一种基于多知识综合判决的字符切分算法。该算法成功应用于AsiaOCR项目,对于东方文字中常见的混排英文问题也能很好处理。实验结果表明,和以前的算法相比,新算法在中日韩三国文字识别系统中的切分错误率平均下降50%。     

一种新的粘连字符图像分割方法

针对监控画面采样图像中数字的自动识别问题,提出一种新的粘连字符图像分割方法。该方法以预处理后二值图像的连通状况来判定字符粘连的存在,并对粘连字符图像采用上下轮廓极值法确定候选粘连分割点,以双向最短路径确定合适的图像分割线路。仿真实验表明,该方法能有效解决粘连字符图像的分割问题。     

基于字符分割和LeNet-5网络的字符验证码识别

为了解决传统验证码识别方法效率低,精度差的问题,设计了一种先分割后识别的验证码处理方案。该方案在预处理阶段用中值滤波去噪,再利用霍夫变换对图像字符进行矫正;在字符分割阶段,利用垂直投影算法确定验证码字符块个数,以及字符坐标点,再用颜色填充算法对验证码进行初步分割,根据分割后的字符块数量对粘连字符进行二次分割;在识别阶段,我们对LeNet-5网络进行了改进,修改了输入层,并用全连接层替换了LeNet-5网络中的C5层,以此来对验证码字符进行识别;实验表明,对于非粘连验证码和粘连验证码,单张图片分割时间为0.14和0.15ms,分割准确率为98.75%和97.25%,识别准确率为99.99%和97.7%;结果表明,该算法对验证码分割和识别都有着很好的效果。     

一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法

为了提高经典目标检测算法对自然场景文本定位的准确性,以及克服传统字符检测模型由于笔画间存在非连通性引起的汉字错误分割问题,提出了一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法。采用经典的EAST算法对场景图像中的文字进行检测。对初检的文字框进行调整使其更紧凑和更完整地包含文字,主要由提取各连通笔画成分、汉字分割和文字形状逼近三部分组成。矫正文字区域和识别文字内容。实验结果表明,提出的算法在保持平均帧率为3.1 帧/s的同时,对ICDAR2015、ICDAR2017-MLT和MSRA-TD500三个多方向数据集上文本定位任务中的F-score分别达到83.5%、72.8%和81.1%;消融实验验证了算法中各模块的有效性。在ICDAR2015数据集上的检测和识别综合评估任务中的性能也验证了该方法相比一些最新方法取得了更好的性能。     

最小加权分割路径的古籍手写汉字多步切分方法

针对古籍古文献中部分汉字易发生粘连现象,提出一种古籍手写汉字多步分割方法.该方法继承了以往粗分割和细分割相结合的思想,首先采用投影进行粗分割,将手写汉字分为粘连字符和非粘连字符两类;然后针对粘连字符串抛弃常用的串行模式,直接采用粗分割的统计信息,设置初始分割路径,并基于最短分割路径的思想,在初始分割路径的局部邻域内基于最小权值搜索并修改分割路径,从而获得最佳的加权分割路径.实验证明该方法解决了字符分割不足和多处粘连字符的分割问题,有效的提高了分割的准确率,且算法的时间复杂度较低,算法效率较高.