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1.
基于多分类器组合的手写体数字识别   总被引:25,自引:5,他引:20  
本文提出了一个基于多分类器组合的手写体数字识别方法。文中首先给出了一个客观评价分类器性能的参数,其后基于此参数提出了多分类器的组合方法,并从理论上研究了此方法的一些性质,本文实验采用Concortdia大学模式识别与机器智能中心的手写体数字数据库,在实验中,使用了9个利用不同特征分类器进行组合,组合后识别率、拒识率和可靠性分别可达到97.05%,2.05%,99.08%。  相似文献
2.
基于轮廓分段特征的手写体阿拉伯数字识别   总被引:24,自引:0,他引:24  
娄震  胡钟山  杨静宇  刘克  孙靖夷 《计算机学报》1999,22(10):1065-1073
文中提出了一种新的手写体数字识别的结构方法,将字符轮廓划分为特征片段,凸弧、凹弧直线段,端点,洞并由特征片段得到特征基元,构成对字符结构的完整描述。  相似文献
3.
文档处理中消除线噪声的研究   总被引:10,自引:2,他引:8  
文中讨论了在文档处理中对表格当图像处理的一种预处理方法。由于表格型文档的框线会和文档中字符粘连或交叠。这将会降低OCR系统识别模块的性能,从而影响系统整体性能。文中无针对这种情况提出了去除文档图像中线噪声的一个和基本模型,给出了该基本模型消除线噪声的具体算法。  相似文献
4.
一种基于核的快速非线性鉴别分析方法   总被引:8,自引:0,他引:8  
基于“核技巧”提出的新的非线性鉴别分析方法在最小二乘意义上与基于核的Fisher鉴别分析方法等效,相应鉴别方向通过一个线性方程组得出,计算代价较小,相应分类实现极其简便.该方法的最大优点是,对训练数据进行筛选,可使构造鉴别矢量的“显著”训练模式数大大低于总训练模式数,从而使得测试集的分类非常高效;同时,设计出专门的优化算法以加速“显著”训练模式的选取.实验表明,这种非线性方法不仅具有明显的效率上的优势,且具有不低于基于核的Fisher鉴别分析方法的性能.  相似文献
5.
基于灰度图像的表格框线去除算法   总被引:5,自引:1,他引:4  
笔画与表格框线的交叠的现象在表格型文档中普遍存在,严重影响了文档自动处理系统的性能.现有的去线算法大部分都是基于二值图像的,许多有用的局部信息已经丢失.提出了直接利用图像灰度信息的灰值线检测与去除算法.首先利用图像的边缘特征检测直线以及字线的相交位置;然后通过对直线上相交点对的分析确定字线的交叠方式,并将这些方式归纳为穿透和未穿透两类简单的形式;最后将直线划分为保护区和擦除区两部分,保护区内的像素在去线过程中被保留,而擦除区内的像素则利用灰度形态学算法来擦除.在我国现行支票上的实验表明算法是有效的.  相似文献
6.
基于轮廓和统计特征的手写体数字识别   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了数字规范化模板特征,并利用这一特征与轮廓分段特征相结合对手写体数字进行识别首先使用基于轮廓分段特征的分类器进行识别,通过提高拒识率获得高可靠性的分类结果然后由基于数字规范化模板特征的分类器对前一级分类器的拒识样本分类。实验结果表明分别基于这两个特征的分类器在分类结果上具有较强的互补性实验的数据为真实支票上采集的10000个手写体数字样本,该方法的识别率为98,06%。  相似文献
7.
小类别数手写汉字识别   总被引:5,自引:0,他引:5  
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。  相似文献
8.
基于模板匹配和差影处理的票据图象检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
票据图象的准确分类检测是实现金融票据自动处理的基础。论文应用经典的数字图象处理理论,提出了一种新的多类别票据图象检测方法,即在原始票据图象利用模板匹配先得到相应的有效图象,再运用差影技术对滤波去噪后的有效图象进行模板存在与否的检测。实际的票据分类处理实验结果证实了所提出的方法的有效性。  相似文献
9.
银行支票中小写金额图像的提取   总被引:2,自引:0,他引:2  
支票图像的分割与识别是目前文档自动处理领域中讨论的一个热点问题。其中字符图像的分割是预处理过程中的一个重要环节,对识别系统有很大的影响。在我国的支票图像中常有较深的人造卫星印章图像叠加在被分割的字符上,增加了字符分割的难度。本文以支票中小写金额的图像为例,提出了字符的逐层分割方法以及用于判断印章图像是否去除的评判准则。首先去除图像中的底纹和定位格线;然后通过迭代的方法选取阈值去除印章图像;最后采用基于连通区的区域增长算法提取字符图像,去除碎块。在2725张实地采集的我国现行支票上的实验结果表明,本文的方法能够有效的去除印章图像,分割出字符。  相似文献
10.
基于笔划组合的手写数字切分   总被引:2,自引:0,他引:2  
主曲线是一种新的基于非线性变换的特征抽取方法,它是一种通过数据分布“中间”并满足“自相合”的光滑曲线来进行特征提取的方法。为了提高手写数字串切分的正确率,提出了一种基于笔划组合的手写数字串切分方法。该方法首先使用主曲线完成字符模板的笔划抽取,然后以字符识别器提供的置信度为依据来组合笔划,以实现手写数字串的切分过程。另外,在字符识别器设计方面,则是使用基于数字轮廓分段特征与规范化模板特征这两个单特征分类器组合。实验表明,分别基于这两个特征的分类器具有较强的互补性。由于字符识别器的置信度难以真实反映识别结果,为此需使用类条件置信变换法,通过估计分类器的后验概率来对识别器的置信度进行修正。实验结果表明,该方法对于手写数字的分割是有效的。  相似文献
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