浅谈邮件中文地址的自动处理

信函自动分拣系统在我国的一、二级邮区中心局普遍使用。系统采用先进的OCR技术识别和人工(单字)补码技术，对六位邮政编码进行识别，并按照不同的分拣方案．对邮件进行自动分拣，为大规模、高效率进行邮件处理提供了保证。计算机技术的迅猛发展，为信函分拣的自动化提供了技术支撑，如采用多种OCR识别模式对打印体的窗口信封、贴条信函等的识别，大大提高了信函分拣的处理率，降低了误识率。     

扁平邮件的图像预处理与标签定位的研究

信函自动分拣系统的出现和应用，极大地提高了函件处理的效率，并节约了大量的人力和物力。信函自动识别技术是自动分拣系统的核心技术之一，一直受到国内外研究人员的重视。我国最早引进的信函自动分拣系统是针对普通手写体信函的OCR系统，由机器直接阅读信函左上角的六位邮政编码，根据识别结果把信函送入相应的格口。     

非限制性手写体汉字地址识别技术及其在信函自动分拣中的应用

本文提出了一种新的非限制性手写体汉字地址识别方法,该方法可以更好地利用信函图像中的信息,大大提高信函分拣系统的可靠性。这种方法不但可以纠正各个单步处理过程,如字符所在行的提取、字符切分及其在字符识别中产生的多种错误,还可以避免传统处理方法中容易出现的错误积累问题。我们提出了字符的适应性宽度和适应性间隙的概念,将其应用于切分后字符块的可行性评估,并引入了字符块分离和合并的过程,避免了有效信息的流失。文中用1000封带有非限制性手写体汉字地址的信函图像对该方法的有效性进行了评估,其汉字地址的识别率可达70％。最后,本文分析了该项技术在信函自动分拣中的应用及其发展前景。     

信函自动分拣软件系统

信函分拣系统是OCR技术应用的一个字例。本文详细介绍了信函分拣系统软件以及在处理过程中所采用的方法,包括图像预处理、版面分析、单字分割和识别以及后处理等。针对信函分拣这一应用,我们在现有技术的基础上,提出一些有效的算法,如基于邮码框的倾斜校正、基于识别的动态规划分割方法、邮码与地址相结合的后处理等。系统在使用过程中取得了较好的效果。     

邮政分拣设备技术综述

本文介绍一些大型邮政分拣设备技术的发展情况,其主要内容是,信函分拣设备中的ＯＣＲ技术、运用网络技术的分拣处理模式,在扁平件分拣技术以及包裹分拣技术。同时,还介绍一些当今先进的分拣设备,这些设备在一定国家的邮政自动化中发挥着重要的作用。     

可自动调焦的实时图像采集系统的研究（上）

一、概述 在邮政行业中，包裹、信函的分拣是物流分拣的典型实例。全国每年大约有103．8亿件信函，2．13亿件特快专递（EMS），1．234亿件包裹需要寄往各地。如上海的分拣中心，从事分拣的工作人员只有几百人，单靠人工是无法完成每天将近10万件的邮件分拣工作的，因此迫切需要高效率的自动化分拣设备。现阶段我国邮政设备主要从发达国家进口，拥有自主知识产权的产品相对较少。比如信函分拣机主要从西门子、阿尔卡特等大公司进口；而EMS、包裹等分拣设备更依赖于国外的产品，主要是购买ACCUSORT等行业领先公司的产品。     

手写体字符识别方法的探讨

手写体字符识别的一项重要应用是在邮政自动化系统中自动识别邮区编码.本文扼要介绍了应用于我国邮电部信函自动分拣系统中的手写体数字识别机,并对于识别顺序逻辑的设计方法问题进行分析.试图利用有限状态文法推断的一些结果来设计识别顺序逻辑,并考虑用不分明集(模糊集)的一些概念来进行信息压缩.     

光学字符识别技术与展望

光学字符识别技术在人机交互中，发挥了界面友好的作用。根据识别时所提取具体特征的不同，字符识别通常可以分为：统计字符识别、结构字符识别和神经网络字符识别技术3种。该文分析了文字识别中的典型方法，并结合模式识别领域取得的理论成果，介绍了模糊技术识别、基于语义理解的识别等发展中的识别技术。光学字符识别为大量数据的自动录入提供了一条有效的途径，在文档自动分析、图像检索、人机交互方面有广阔的发展空间。     

中国邮政向互联网转型等

我国邮政事业10月将实现重大转型.中国邮政利用将推出的“混合信函”电脑寄信业务(PCLetter),开始涉足互联网,并力争在数据通信、电子商务领域中建立自己的根据地. 此次电脑寄信业务是中国邮政首次利用互联网技术发展传统信函业务.互联网用户只需安装一种桌面邮局软件,足不出户就可以在家或办公室中使用专用的电脑寄信软件写出家信或商函.邮局信函服务器负责接受用户发出的信函文件,同时自动完成信函的计费、分拣和转发等工作.然后由专用信函封装设备在目的邮局(即收信人所在地)完成信函的打印封装(全密闭、全自动),最后进入邮政投递网由邮递员投递到收信人手中.     

我国大城市投递段数据库的研究

邮政服务于千家万户，它的许多业务和生产环节如营业、收寄、运输、内部处理、分拣和投递等都需要信息支持，其中投递处于最末端，直接影响到邮政服务的质量。建立投递段数据库，将其纳入全国邮政综合计算机网，并嵌入到信函分拣机上，能够将信件自动按投递顺序排序并向投递人员提供最优的投递线路，     

与地址解释相结合的手写体汉字切分识别算法

针对信函地址行中存在着大量的笔画交叉与粘连，采用了一种基于笔画提取合并的手写体汉字切分方法，并应用与地址解释相结合的动态规划得到最终切分结果，获得投递区域。用从邮政分拣机上获得的443个信函地址行二值图像样本进行测试，省市一级和市县一级投递地址的正确识别率已经达到了66％。     

图像定位算法的设计与实现

图像定位处理是图像识别的一个重要前端处理模块，在原有的图像定位算法的研究基础上，提出了一种将特征锐化与知识推理相结合的定位算法的设计思路，并将其实际用于信函分拣系统的邮框定位，实践证明该算法在保证准确率的前提下，有效地提高了实时性。     

信函自动分拣软件系统

该文详细介绍了信函分拣系统软件部分以及在实现过程中所采用的具体方法,包括图像预处理、邮编定位与识别、版面分析和版面理解、单字分割及后处理等各个过程。系统采用了邮政编码与地址相互校正的分拣方法,有效地提高了分拣率。系统正在某地进行试点,取得了较好的效果。     

基于表格的手写体字符识别技术研究

在分析了目前光学字符识别技术发展及发应用的基础上，给出一种基于表格的手写体字符识别解决方案，该方案包括图图像预处理，特征提取和分类器等三个关键的处理过程，然后，重点研究了利用神经网络构建分类器的技术和神经网络应用的两个阶段。     

FACTEDIS——产生实时诊断专家系统的一种工具

ＦＡＣＴＥＤＩＳ属于技术体系新一代诊断专家系统的一种软件工具，它应用于技术先进的信函分拣设备领域。采用技术诊断的专门术语，从某个领域专家中获取知识，检查知识的兼容性和句法、语义的完整性，最后生成专家系统。亲后代的专家系统能快速地得到正确的诊断。从实时响应和嵌入性方面考虑，ＦＡＣＴＥＤＩＳ工具把知识成判决树。本文描述知识表示的方法和ＦＡＣＴＥＤＩＳ诊断策略。展望今后工作的前景，指出如何有效地把诊断２     

基于实例映射的商业信函计算机生成与翻译

计算机写作是自然语言处理领域中的一个较为困难的问题，本文根据商业信函的特点，提出了基于实例映射的文本匹配方法，解决商业信函的计算机生成与翻译，其基本思想是产地用不规范信函映射到一个范例信函上，从而得到标准商业信函及其英语译文。该方法也可推广到公文信函写作。     

采用神经网络解决多字体字符混淆问题

相似字符的存在是造成多字体字符识别系统出错的一个重要因素。而在传统字符识别系统中，纳入一套前馈神经网络和一个规则行使程序，就可以帮助解决相似字符的混淆问题。与先前的各种方法相比，这种方法有自动选择特征和抽取特征的优点，实验证实，这种方法具有较强的抗噪声能力。它使用一种“雪球”训练算法和“平滑”技术，这两种技术都是对反向传播训练算法的一种修正。“雪球”训练乍法使训练数据有更好的序列，以解决训练收敛问     

基于全文检索技术的商业信函处理系统的设计与实现

分析了现有商业信函处理系统检索方式存在的缺点和全文检索的有关技术，利用全文检索技术与数据库技术的有机结合实现了商业信函处理系统，介绍了商业信函处理系统中全文检索的实现过程。系统的成功应用提高了企业的服务质量和经济效益。     

基于树莓派和OpenCV的视觉识别与分拣系统

由于传统的人工分拣技术在物流分拣环节中具有成本高、效率低、易出错等缺点，随着物件的增加，分拣难度越来越大，因此各行各业都在研究如何提高分拣效率和精确度。基于树莓派和OpenCV的物品分拣系统，具有成本低、效率高、易部署、可维护等优点。该系统利用摆轮分拣机灵活可操作性的特点，采用方向分拣和树形分拣两种结构，通过树莓派和OpenCV的结合应用，识别出对应物品后，向摆轮机传输指令，摆轮机对物品进行不同方向的快速分类操作，可以有效解决传统人工分拣的问题。     

神经网络的西夏字识别技术研究

字符识别是模式识别领域的一个传统课题，汉字和古文字的识别是中文信息处理领域的一个重要研究课题，汉字的识别技术有力地推动了计算机技术的广泛应用。本文对西夏文字的特点以及神经网络的西夏字识别技术的每个环节进行了详细的讨论。