票据识别技术研究进展

本文对银行的票据自动识别技术及其进展进行了论述。主要是票据自动识别系统的构建,包括扫描输入模块和识别模块。介绍OCR在票据自动识别系统中的应用,介绍一些最新票据识别算法,主要是通用票据识别系统中的字符切分方法、基于特征线检取的票据识别算法和滴水算法。     

基于Viterbi 算法的粘连断裂印刷体数字行切分识别方法

粘连断裂字符行的切分识别，是很多OCR 实际应用中存在的主要困难之一. 本文针对粘连断裂的印刷体数字行，提出了一种基于Viterbi 算法的切分识别方案，该方案采用两次切分识别的层次型结构. 在第二次切分识别过程中，首先，在候选切分点区域，结合灰度图像与二值轮廓信息，采用基于Viterbi 算法搜索的非直线路径进行切分，得到有效的切分路径；然后，结合分类器输出的可信度，采用Viterbi 算法来合并前面得到的候选切分图像块，进行动态切分与识别. 实际的金融票据识别系统实验表明，本文提出的印刷体数字行切分识别方法能够较好的克服字符行的粘连与断裂情况，提高了识别系统的识别率和鲁棒性.     

多字体印刷维吾尔文的切分

在许多文字识别系统中, 字符切分是预处理阶段的一部分, 其目的是从文本图象中分离出字母图象。而后才能针对切分后的每个字母进行识别。在具有连体特征的文字中, 字符切分就显得特别重要, 因为字符切分的准确与否直接影响字符的识别。维吾尔文就具有这种明显的连体特点, 本文主要讨论了采用抽取投影特征的方法, 实现了多字体维吾尔文的行切分、字切分和字符切分。     

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%。     

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。     

西夏文字特征提取的研究

字符的识别研究已取得了许多研究成果。西夏字的识别研究尚属一个待开发的新领域。西夏字识别的主要问题有:它属于表意文字,还是一个大字符集,具有极高的相似度(有许多结构相似的西夏字在西夏字符集中)。西夏文字的特征提取是整个西夏文字识别系统中最重要的一部分。该文针对西夏文字的特点,提出了能充分反映西夏文字特点的几种特征并加以提取;用这些特征可以有效地识别西夏字。     

手写字符串识别搜索算法

字符串识别通过最优路径搜索得到字符切分和字符识别结果.本文将字符同步和时间同步两种搜索模式应用于手写字符串识别系统,比较两种模式下使用不同准则函数和搜索算法的系统性能.同时,提出一种改进的路径评价准则,在此准则下可用动态规划算法进行最优路径的搜索.在联机手写日文字符串识别中的实验结果表明.对于无词典驱动的字符串识别系统,时间同步搜索的效率高于字符同步搜索.利用本文所提出的路径评价准则,可得到与归一化准则相当的切分和识别准确率,但搜索时间大为减少.     

基于MSER与SVM算法的车牌定位识别方法

针对实际车牌识别系统中车牌位置定位难、字符识别率低等问题,提出了一种基于MSER与SVM算法的车牌定位识别。该方法分为定位和识别两步,输入图像经过预处理,通过MSER与SVM算法直接提取出车牌的字符区域,然后将车牌字符图像裁剪送入识别阶段,识别阶段同样利用SVM算法对车牌字符进行识别。经验证,该车牌定位识别方法识别速度快、准确率高,能够适用于实际生活中较为复杂的交通环境。     

词典驱动的联机手写日文病名识别研究

研究了一种有效的词典驱动的联机手写日文病名识别方法。病名词典以树结构存储,包含21 713个病名短语。在切分中,手写病名字符串通过分析相邻笔划之间的空间信息等特征被切分为原始的片段序列。连续的片段动态地合并为候选字符模式,不同的合并方式产生不同的候选字符序列,这样可构成一个切分候选网格。在识别过程中,结合病名词典匹配来限制候选字符模式的类别扩展,采用集束搜索策略来寻找到一条最优路径作为识别结果。用500个实际的手写病名样本做实验,平均每个病名的识别时间为0.87 s,识别正确率为83.16%。     

基于小波变换和数学形态法的车牌定位方法研究

随着智能交通技术的发展,车牌识别系统已成为其中的一个重要环节,一般来说,车牌识别系统分为车牌定位、字符分割和字符识别三个部分。车牌定位作为字符切分和字符识别的前提,在车牌识别中起着关键的作用。在前人研究的基础上提出了一种基于小波变换域和数学形态法相结合的定位方法。首先利用小波变换后垂直细节图像的水平投影进行行定位,然后再对候选区域进行垂直投影,结合车牌自身的特点去除伪车牌区域,最后结合数学形态学知识实现车牌的精确定位。实验证明,该方法在背景较为复杂或存在干扰的情况下具有很好的效果。     

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。     

印刷体朝鲜文字符中字母的分割与识别研究

朝鲜文是一种由元音和辅音构成的字母文字。因此经常使用的一种朝鲜文识别方法是:从朝鲜文字符中分离出每一个字母,然后对这些字母进行识别,最后确定识别字符。本文结合结构分析法,通过对字符图像背景进行细化处理,找到字母之间的分割线分离出了每个字母,并且利用两层外围距离特征对这些字母进行了识别。在对4种经常使用的朝鲜文印刷字体进行初步实验的结果表明,字母分割正确率平均达到了97.4% ,而字母样本集识别率为99%以上。     

MST在手写汉字切分中的应用

手写汉字切分是根据输入笔迹的空间位置关系进行汉字部件的合并切分,形成完整的汉字笔划以便进行识别处理.综合利用了汉字部件的结构位置关系和笔划的空间位置关系,根据笔划的最小生成树(minimal spanningtree,简称MST)对联机连续手写输入汉字进行切分,取得了较好的切分结果.切分的准确率超过91.6%.     

脱机印刷体彝族文字识别系统的原理与实现

脱机印刷体彝文文字识别系统包括字符分割、特征提取、特征压缩以及字典匹配四个主要模块,该系统利用总结出的彝文字符合并和反合并规则提高了字符分割准确率,采用1024维周边方向贡献度作为彝文字符统计特征,对彝文中存在的大量相似字符具有良好的区分能力。系统还采用基于KL变换的特征压缩算法和三级字典快速匹配算法,最终实现了一个基于Windows平台的脱机印刷体彝文识别平台,该平台对样本的一次识别率在99.4%以上。实验结果表明这些方法是可行的和高效的。     

Automated entry system for Chinese printed documents

In this paper, we present a new automated Chinese printed document entry system. This system features automated text/ graph segmentation, and multi-font, multi-size printed Chinese character recognition. Experimental results show that 95.8–99.4% of the top 10 printed characters can be correctly recognized, with the speed of 0.16 seconds/character.     

实时卡片字符识别与校验系统的设计与实现

论文设计并实现了一种基于多阈值字符分割、多分类器融合分类和相似判断的IC卡字符识别与校验系统。为了减少分割可能带来的错误识别,系统采用了对多阈值下的识别结果取平均的方法来提高识别的稳定性。通过分类结果、分类权向量和给定字符之间的相似性判断最终确定打印的字符是否正确。相似性规则中的阈值由实验确定。硬件上采用了性价比较高的设备,实验结果表明文中的系统能满足实际要求。     

印刷体藏文文字识别技术研究

藏文字因其结构的特殊性,在应用传统文字识别方法进行识别时正确识别率较低,识别效果较差。在深入分析以印刷体藏文文字特征的基础上,提出了一系列可以在干扰情况下提高识别率的方法,包括局部自适应二值化算法、基于连通域的切分、基于网格的模糊笔划特征提取等。实验结果说明,这些方法可提高印刷体藏文文字识别系统的正确识别率和抗干扰能力。     

Hidden markov model based optical character recognition in the presence of deterministic transformations

A method is introduced to combine and jointly optimize recognition and image normalization in optical character recognition algorithms based on pseudo two-dimensional (2D) hidden Markov models (HMMs). The method can be combined with a previous method for joint segmentation and recognition of connected text. It also provides a maximum likelihood estimate of the transformation parameters (scaling factor, slant angle, etc.), that can be used by higher level modules in an intelligent document recognition system as an aid in the recognition process. The computational cost of this technique is modest. Experimental results on a data base of distorted printed characters are presented.     

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。