基于距离加权的自适应字线分离算法

提出一种基于距离加权的自适应字线分离算法。应用一定的启发式规则，计算表格线上像素点的权值，将权值与阈值相比较来判断该点是否为字符上的点，其中权值和阈值根据具体表格自动确定。该算法与表格线检测方法无关，且易于实现。实验结果表明，可以很好地处理字线交叠问题，提高了表格识别的正确率。     

移动平台下的身份证图像字符分割方法研究

基于移动平台的身份证识别有广阔的应用。针对智能手机拍照的二代身份证图像字符分割进行了研究,提出了基于图像对照的字符分割方法,该方法可对身份证图像在拍照过程中的旋转进行自适应校正,并能有效实现手机拍照身份证图像字符的精确分割,进而有利于身份证字符在移动平台上进行识别。     

基于小波和神经网络的车牌字符识别新方法

车辆牌照自动识别（简称车牌识别）是智能交通系统中一项重要的关键技术；首先简要介绍了车牌识别技术饷背景及意义，然后阐述了小波变换和BP神经网络的相关理论和实现细节，最后提出了一种基于小波和BP神经网络的车牌字符识别新方法，并采用了MATLAB数学工具进行仿真；实验结果显示，总的字符识别率为95．8％，平均识别时间21ms，表明该方法具有良好的实用价值，可应用于工程实践中。     

基于整体特征神经网络数字二次识别方法

根据数字字符整体特征, 提出一种基于字符整体特征的Bp神经网络数字二次识别方法. 该方法首先根据Bp神经网络原理对数字字符进行预识别; 然后对预识别结果中存在混淆的字符按照字符整体特征进行二次识别, 从而准确获得识别结果. 该方法结合了神经网络非线性、自主学习特点和字符整体特征形状结构不变性特点, 有效的在低样本量情况下, 获得较高的字符识别精度.     

一种基于词片识别的字符分割算法

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,而且粘连字符的分割更是产生识别错误的主要原因之一.为了快速准确地进行字符分割,在总结已有方法的特点及不足的基础上,针对电子阅读笔系统的工作特点和实时性要求,提出并实现了一种面向电子阅读笔系统的基于词片识别的分割算法.该方法由于通过对字母组合的识别,降低了传统的基于孤立字符识别方法对于字符切分的要求,而且以中心生长法和改进的峰谷函数为切分工具来进行字符分割,简单实用,因而其在减少因粘连字符切分错误引起的识别错误的同时,不仅降低了运算复杂度,而且适合在阅读笔等嵌入式设备上应用.实验证明,该算法不仅效率高,而且实现简单,还能够降低分割错误带来的识别错误.     

基于ARM Cortex-A9字符识别系统设计

本文搭建了以ARM Cortex-A9为核心的嵌入式字符分割识别处理平台,研究了在Linux操作系统中交叉编译OpenCV、Qt、BootLoader,并移植相关驱动到嵌入式平台的方法;基于经典算法使用OpenCV库函数实现了图像字符的分割和识别处理;最后,在嵌入式平台上移植了开发程序并进行了实验．结果表明,该系统能对图像字符进行很好的分割和识别．     

一种字符定位及识别技术在交通领域的应用

字符定位与识别技术在交通领域应用广泛。字符识别系统包括字符图像的拍摄、预先处理,将字符从图中截取出来,最后对字符对比甄别。采用灰阶处理、均值滤波等方法对图像预处理。在字符定位部分,采用边缘检测算法对字符图像在原始图中位置进行定位。在字符分割前,对字符进行二值化及倾斜校正。利用区域增长(region growing)方法切割字符,将具有相似特性的像素点集合到一起,与投影方法相结合进行切割。最后建立模板库,采用基于模板匹配的改进算法进行字符甄别。以汽车牌照的预处理、字符的提取和识别为例,说明文章所采用技术的有效性。     

基于Gabor-SVM的文字识别方法

文字识别的难点和关键在于特征提取,文章把文字版面看作是含有特殊纹理信息的图像,利用Gabor变换,通过纹理分析提取出文字的全局特征。文字特征提取后,对其使用SVM进行训练学习。实验结果表明本方法能够较有效地提取出字符特征,并能有效地对字符进行分类。     

On-line handwritten Chinese character recognition via a fuzzy attribute representation

Chinese characters are constructed by strokes according to structural rules. Therefore, the geometric configurations of characters are important features for character recognition. In handwritten characters, stroke shapes and their spatial relations may vary to some extent. The attribute value of a structural identification is then a fuzzy quantity rather than a binary quantity. Recognizing these facts, we propose a fuzzy attribute representation (FAR) to describe the structural features of handwritten Chinese characters for an on-line Chinese character recognition (OLCCR) system. With a FAR. a fuzzy attribute graph for each handwritten character is created, and the character recognition process is thus transformed into a simple graph matching problem. This character representation and our proposed recognition method allow us to relax the constraints on stroke order and stroke connection. The graph model provides a generalized character representation that can easily incorporate newly added characters into an OLCCR system with an automatic learning capability. The fuzzy representation can describe the degree of structural deformation in handwritten characters. The character matching algorithm is designed to tolerate structural deformations to some extent. Therefore, even input characters with deformations can be recognized correctly once the reference dictionary of the recognition system has been trained using a few representative learning samples. Experimental results are provided to show the effectiveness of the proposed method.     

开放集文字识别技术

开放环境下的模式识别与文字识别应用中,新数据、新模式和新类别不断涌现,要求算法具备应对新类别模式的能力。针对这一问题,研究者们开始聚焦开放集文字识别（open-set text recognition,OSTR）任务。该任务要求,算法在测试（推断）阶段,既能识别训练集见过的文字类别,还能够识别、拒识或发现训练集未见过的新文字。开放集文字识别逐步成为文字识别领域的研究热点之一。本文首先对开放集模式识别技术进行简要总结,然后重点介绍开放集文字识别的研究背景、任务定义、基本概念、研究重点和技术难点。同时,针对开放集文字识别三大问题（未知样本发现、新类别识别和上下文信息偏差）,从方法的模型结构、特点优势和应用场景的角度对相关工作进行了综述。最后,对开放集文字识别技术的发展趋势和研究方向进行了分析展望。     

基于支持向量机的手写体相似字识别

本文提出对手写相似汉字进行识别的支持向量机方法。该方法与人工神经网络一样适用于小规模分类,但由于支持向量机依据结构风险最小化原则,因此泛化能力更强。并且,由于支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解。本文用支持向量机算法对三组手写相似汉字进行了识别,取得了较好的结果。     

低质量汉字的分块搜索两级识别法

由于汉字笔画复杂,从视频中提取的汉字图像质量往往较差,采用传统光学字符识别(OCR)的结果不理想.为了解决低质量汉字图像的识别问题,提出一种基于分块搜索的两级识别方法.首先建立汉字图像的分块结构并模仿低质量汉字生成训练集,然后对训练集中各分块图像应用主成分分析提取特征并建立索引.待识别图像应用分块搜索和投票的方式从索引中获取候选汉字集合(一级识别),再根据投票结果的显著性辅以全局结构特征匹配识别汉字(二级识别).实验结果证明,该方法对于低质量汉字图像比普通的OCR方法具有更高的识别率.     

小类别数手写汉字识别

针对小类别数手写汉字,在骨架图形的基础上,把手写汉字看作孤枝、孤环和部件的集合,并定义三者之间的方位关系,从而建立手写汉字的数学模型．基于迷种模型,进一步探讨一种新的识别方法以及新方法所使用的知识库的构造方法．实验表明,所提出的模型及识别方法对于小类数的手写汉字识别行之有效。     

复杂背景下基于HSV 空间和模板匹配的车牌识别方法研究

车牌识别技术作为交通管理自动化的重要手段,在交通监视和控制中占有很重要 的地位。车牌识别过程可分为车牌定位、车牌校正、字符分割和字符识别四个部分。在车牌定 位中,若单纯采用纹理特征或颜色特征来进行定位,往往适用于背景较为简单的场景,对复杂 背景的定位效果尚有待改进。在字符分割中,目前单行车牌的分割已比较成熟,但双行车牌的 分割仍不理想。提出一种在HSV 空间下两次颜色标定和纹理特征相结合的定位方法和一种单双 行车牌的字符分割方法。该定位方法利用车牌固定颜色搭配特性,对图片两次标记并利用投影 法定位车牌,对200 张不同背景图片测试,定位准确率达到98%。在字符分割部分,利用改进 的模板匹配方法对字符分割,可适用于单、双行车牌分割,准确率达到95%。     

Intelligent forms processing system

This paper describes an intelligent forms processing system (IFPS) which provides capabilities for automatically indexing form documents for storage/retrieval to/from a document library and for capturing information from scanned form images using intelligent character recognition (ICR). The system also provides capabilities for efficiently storing form images. IFPS consists of five major processing components: (1) An interactive document analysis stage that analyzes a blank form in order to define a model of each type of form to be accepted by the system; the parameters of each model are stored in a form library. (2) A form recognition module that collects features of an input form in order to match it against one represented in the form library; the primary features used in this step are the pattern of lines defining data areas on the form. (3) A data extraction component that registers the selected model to the input form, locates data added to the form in fields of interest, and removes the data image to a separate image area. A simple mask defining the center of the data region suffices to initiate the extraction process; search routines are invoked to track data that extends beyond the masks. Other special processing is called on to detect lines that intersect the data image and to delete the lines with minimum distortion to the rest of the image. (4) An ICR unit that converts the extracted image data to symbol code for input to data base or other conventional processing systems. Three types of ICR logic have been implemented in order to accommodate monospace typing, proportionally spaced machine text, and handprinted alphanumerics. (5) A forms dropout module that removes the fixed part of a form and retains only the data filled in for storage. The stored data can be later combined with the fixed form to reconstruct the original form. This provides for extremely efficient storage of form images, thus making possible the storage of very large number of forms in the system. IFPS is implemented as part of a larger image management system called Image and Records Management system (IRM). It is being applied in forms data management in several state government applications.     

改进的中国象棋棋盘识别方法

传统的棋盘识别方式仅依赖于文字的识别,没有利用颜色信息。提出了一种基于颜色与文字识别协同工作的中国象棋棋盘识别方法。使用颜色识别维护一个棋子信息的状态矩阵,由每一步走棋后的颜色信息和走棋前的状态矩阵可以得到当前的棋盘信息,从而更新状态矩阵。运用象棋文字的识别作为颜色识别异常的补充。实验结果表明,该方法提高了棋盘识别的效率。     

A robust method for coarse classifier construction from a large number of basic recognizers for on-line handwritten Chinese/Japanese character recognition

In this paper, a systematic method is described that constructs an efficient and a robust coarse classifier from a large number of basic recognizers obtained by different parameters of feature extraction, different discriminant methods or functions, etc. The architecture of the coarse classification is a sequential cascade of basic recognizers that reduces the candidates after each basic recognizer. A genetic algorithm determines the best cascade with the best speed and highest performance. The method was applied for on-line handwritten Chinese and Japanese character recognitions. We produced hundreds of basic recognizers with different classification costs and different classification accuracies by changing parameters of feature extraction and discriminant functions. From these basic recognizers, we obtained a rather simple two-stage cascade, resulting in the whole recognition time being reduced largely while maintaining classification and recognition rates.     

汉字的线性分类实验

本文通过实验研究了在汉字识别中应用线性分类器的可能性,考察了汉字之间的线性可分性。实验使用了两种主要的线性分类器: Fisher线性判别和感知器。实验检验每一对汉字的线性可分性。实验结果表明,汉字之间的线性分类性是相当好的。尤其是Fisher线性判别,不能成功线性分类的汉字仅占百万分之4.25 。这显示了在汉字识别中应用线性分类器是有着巨大的潜力的。同时,线性分类实验结果还可用来检验所选取特征的好坏,有利于客观的评价特征。     

基于PCA学习子空间算法的有限汉字识别

采用PCA学习子空间方法来进行灰度图象上字符的识别,不仅克服了传统的基于二值化字符特征提取和识别所带来的主要困难,还尽量多地保存了字符特征,该算法在PCA子空间的基础上,通过反馈监督学习的方法使子空间作旋转调整,从而获得了更好的分类效果,特别当字符类别数不是很大时,子空间的训练时间也将在可接受的范围之内,应用效果也表明,采用PCAA学习子空间算法对车牌汉字这一有限汉字集进行识别,取得了较好的效果,实用价值较高。