基于组合特征的高效数字识别算法

针对监控屏幕中的数字字符提出了一种高效的识别算法。该算法利用字符图像的欧拉数、凹陷区、水平和垂直穿线等组合特征完成级联分类,无须对待识别字符进行规整、细化和轮廓提取处理,降低了算法复杂度,减少了因细化变形、轮廓断裂引起的误识和拒识。在以此算法为基础实现的监控信息自动采集与记录系统中,对5 000多个屏幕显示数字字符进行识别测试,平均每秒处理125个数字,正确识别率达到98.70%,误识率仅为1.30%。实验表明该算法在处理速度、识别精度、抗干扰性方面表现良好。     

一种新的基于字符形状特征的高效车牌识别算法

提出了一种基于字符的凹凸性、弯曲度和交点数等形状特征的车牌字符识别方法,它无须对字符作归一化、细化、倾斜校正这些预处理,也不需要样本图像,降低了字符畸变所产生的误识和拒识,减少了处理时间,提高了识别率。实验结果表明这是一种高效的车牌识别算法,是对现有车牌识别技术的有益补充。     

高性能的多体印刷英文识别系统的实现

提高低质量文本图像的识别率是现今文字识别研究的重要方向。文章对倾斜文本行的切分算法,断裂、粘连、交叠字符的切分算法以及后处理作了较为深入的研究,提出一些新的算法。该系统能够识别多达260种字体,包括黑体、斜体等字体,对训练集的识别率达到98.5%,并在实际应用中取得了良好效果。     

基于整体特征的快速手写体数字字符识别

通过对模拟人眼识别数字字符的过程进行研究,提出了一种基于字符整体特征（凹凸特征）的快速手写体数字字符识别方法。该方法不需要对字符图像做复杂的细化处理,减少了细化形变可能带来的误识和拒识;也不需要进行复杂的笔道特征分析,因此速度非常快,同时识别率也非常高。实验结果表明该方法具有很高的识别率。     

基于篇章字体导引的单字符字体识别

字体识别是印刷文档识别重构的重要组成部分,是目前识别技术的一个难题。以印刷文档的单体单字高识别率为基础,论文提出了一种基于篇章字体导引的汉字单字符字体识别方法,结合字体排版的规律性,使得字体识别速度和精度大大提高。以常用报纸、杂志正文文本为样本进行实验,字体识别率达到了99%。     

一种数码显示数字识别算法

介绍了一种简易的LED数字识别的算法。与传统的数字识别方法相比较,识别精度较高。该算法对采集到的4个数字字符二值化后的图像用最近邻算法,并对最近邻得到的结果的置信度进行评估实现数字的识别。利用该方法时,通过对置信度的评估,只有4个数字都具有较高置信度的识别结果才能被接受,否则单独对某个字符重新细化处理,大大提高了识别的精度。减少因镜头模糊,倾斜,光照等因素而造成采集得到的图像的中字符发生的旋转,粘连,部分缺失而引起的误识。在以此算法为基础对256幅图片,每幅图片上4个字符的数字同时进行识别测试,正确识别率达到97.66%,误识率仅为2.34%。实验表明,该算法在识别精度、抗干扰性方面表现良好。     

文档识别中误切分字符拒识问题的研究

自动文档识别中字切分算法如果仅仅依靠大小位置等度量信息,很容易产生误切分图像块,需要字符分类器给出一定的反馈才能准确切分,为此提出了一个新的拒识算法,目标是尽可能准确地拒识非法字符。该文分析了基于距离的分类器的置信度和广义置信度,在此基础上改进了常用的广义置信度映射函数,并设计了一个基于样本学习的拒识规则,提高了拒识算法的适应性。在中日韩三种文档样本上的实验表明,该文算法明显改善了系统性能,对于较低质量的印刷文本识别具有一定的普遍意义。     

一种基于多模板匹配的字符识别方法

本文在对字符进行各种预处理,包括倾斜校正,归一化,分割的基础上,依据字符的高度,宽度范围,提出了一种基于多模板匹配的字符识别方法,并将该算法运用于仿宋 _GB2312字体,识别率达到98%以上,有效的提高了识别正确率,简单易实现.     

基于整体特征的快速手写体数字字符识别

该文通过模拟人眼识别数字字符的过程,提出了一种基于字符整体特征(凹凸特征)的快速手写体数字字符识别方法。该方法不需要对字符图像做复杂的细化处理,减少了细化形变可能带来的误识和拒识;也不需要进行复杂的笔道特征分析,因此速度非常快。同时,由于不同人书写的数字字符的整体特征都相同,因此该方法的识别率也非常高。     

基于实值Gabor能量特征的手写体维文字符识别

提出了一种基于实值Gabor滤波器手写体维吾尔文字符特征提取算法.将手写体维吾尔文字符图像进行滤波处理之后,在将图像进行分决,提取出每一块的实值Gabor能量值.由这些能量值形成一个能量矩阵,将矩阵降维之后得到字符的特征相量.完成特征提取后,使用KNN识别分类器进行识别.对手写体维吾尔文单字符数据库中的样本分别进行基于实值Gabor能量特征的手写体维吾尔文字符特征识别和字符笔迹特征识别.对KNN分类器识别的平均识别率和平均候选识别率进行了数据分析.实验结果表明,该算法简单有效且识别率比较高.