粘连字符切分综述

字符切分是字符识别系统的一个重要环节。粘连则是指字符图像问有笔画接触的情况,它普遍存在于手写和低质量的印刷文档中。然而普通切分算法很难处理粘连字符。本文综述了主要的粘连字符切分算法以及切分路径的评价方法,在详细介绍算法流程的基础上,对每种算法的优缺点以及粘连字符切分的未来工作进行了探讨。     

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%。     

基于折线切分路径的粘连搭接字符切分算法的研究

针对粘连和搭接字符切分算法的不足,提出一种基于折线切分路径的字符切分算法。该算法利用投影法将粘连搭接字符与非粘连搭接字符分离开,而后结合粘连搭接字符独有的外形特征,通过引入惩罚权重的路径搜索算法快速而准确地得到粘连搭接字符间的折线切分路径;为了避免一些字符在以上的切分过程中被误切碎,利用识别反馈信息对一些字符子图像进行合并。实验结果表明,该算法对印刷体日英混排字符切分有很强的适应性,取得了较理想的切分效果。     

一种视频中字符的集成型切分与识别算法

视频文本行图像识别的技术难点主要来源于两个方面: 1)粘连字符的切分与识别问题; 2)复杂背景中字符的切分与识别问题. 为了能够同时切分和识别这两种情况中的字符, 提出了一种集成型的字符切分与识别算法. 该集成型算法首先对文本行图像二值化, 基于二值化的文本行图像的水平投影估计文本行高度. 其次根据字符笔划粘连的程度, 基于图像分析或字符识别对二值图像中的宽连通域进行切分. 然后基于字符识别组合连通域得到候选识别结果, 最后根据候选识别结果构造词图, 基于语言模型从词图中选出字符识别结果. 实验表明该集成型算法大大降低了粘连字符及复杂背景中字符的识别错误率.     

手写数字识别中的动态字符切分方法

概括了目前数字字符识别中常用的切分方法,并对于影响手写数字识别精确性的切分这一关键步骤,提出了一种新颖的解决思路,使得可以适用于各种不同的书写方式和习惯,解决了目前绝大多数识别系统不能解决的问题,极大地拓宽了手写数字字符识别的应用范围;且该方法同样适用于其他字符的切分识别中。     

自动票据识别系统

提出了基于连通体的区域聚类方法来解决版面印刷字符区域的准确提取问题,提出了基于自然语言理解的错误纠正和信息分类算法解决字符识别率较低和信息分类困难的问题.同时对系统的各个模块进行相应的分析,给出了一套完整的实现方案.对于随机选取的1589张样张,识别准确率达到90.54%.     

水平线与字符粘连的切分及字符修补

本文对文本识别中经常遇到的线段与字符粘连的问题进行了论述, 提出了抽取水平线和对字符进行修补的葬法, 并给出了结果。     

基于字符边缘特征的手写账号切分算法

结合银行票据自动识别系统(Bank-OCR)的开发研究。提出了基于手写数字串边缘特征的手写数字串的切分算法。文章分析了手写数字串的切分难点，提出了数字账号边缘特征的概念，并在利用下边缘特征判断连体字符个数的基础上。利用上下边缘中波峰波谷的特征来对连写数字进行有效切分。实验结果表明对于非限制自由手写数字串的最终切分正切率达到863％，满足了银行票据的预处理要求。     

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。     

基于字线分离的表格识别预处理算法

表格文本图像版面中存在的大量的非表格框线对象,干扰正确提取表格框架结构.提出了一种基于字线分离的预处理算法.该算法在不提取表格框线的前提下,采用图像分块和连通域分析,实现字线分离.实验结果表明,该算法能够滤除大部分文字像素,准确有效突出表格文本图像中的框线信息,达到了预处理目的,是后续表格特征提取和识别的有效预备步骤.     

基于snake模型的交错字符的分割方法

针对票据中字符之间的互相交错粘连,在总结与比较了以往的字符分割方法的基础上,提出了一种基于snake模型的交错字符分割方法。此方法首先根据传统的分割方法找出字符的候选分割位置,然后根据snake模型进行不规则、动态、曲线的分割,速度快且有较好的鲁棒性。     

中文日期词的分割与识别

非限定性手写汉字串的分割与识别是当前字符识别领域中的一个难点问题.针对手写日期的特点,提出了整词识别和定长汉字串分割识别相结合的组合识别方法.整词识别将字符串作为一个整体进行识别,无需复杂的字符串分割过程.在定长汉字串分割过程中,首先通过识别来预测汉字串的长度,然后通过投影和轮廓分析确定候选分割线,最后通过识别选取最优分割路径.这两种分割识别方法通过规则进行组合,大大提高了系统的性能.在真实票据图像上的实验表明了该方法的有效性,分割识别正确率达到了93.3%.     

标牌粘连字符自适应定位分割重建与识别

目的 针对仪表、电梯等标牌上一些字符间距较小,传统分割方法分割不准确,字符识别率不高的问题,提出了一种标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法。方法 首先对标牌图像进行中值滤波、二值化等预处理;其次运用数学形态学方法对预处理后的图像进行开运算及腐蚀,将字符间一些无用的信息去掉,增大字符间距;继而通过形心算法找出每个字符的几何中心,并通过Sobel边缘检测算子根据几何中心获取每个字符边框,建立ROI（region of interest）,再返回标牌原图利用已经建立的ROI从中分割字符,依据国家字符间距相关标准,在分割的每个字符后加一定像素宽的矩形间隔条后重建字符图像,再进行OCR（optical character recognition）字符识别。结果 经过对993块标牌进行字符识别实验,算法的识别率达到95.7%。结论 实验结果表明本文算法是对标牌字符识别的一种有效算法。     

基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现

通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验仿真方法。该方法首先采用基于Canny算子边缘检测和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波和形态学开运算后使用投影二分法分割出7个车牌字符,最后使用模板匹配和特征统计相结合的方法识别出车牌字符。试验表明该方法是有效的、可行的,与传统使用单一算法相比较,该方法大大提高了车牌识别系统的正确率。     

视频图像识别报警系统的研究

本文是针对于传统报警系统单点监控报警的机械性而设计的智能化、数字化的视频图像识别监控报警系统。该系统对监控场所进行全景监控,如有异物进入,对异物进行分割、测量,从不同的角度)如形状因子)进行了分析和判断,进而判断异物是否有害。     

基于聚类分析的车牌字符分割方法

文章提出了一种基于聚类分析分割车牌字符的方法。即按照属于同一个字符的象素构成一个连通域的原则,再结合牌照的先验知识,较好解决了汽车牌照在复杂背景条件下的字符切分问题。     

基于图像识别的阅卷系统的设计与实现

设计了一种阅卷系统,允许使用者使用任何颜色的圆珠笔、钢笔或铅笔在一般纸张的固定位置上涂写如"√"、"╳"、"○"等手写符号完成答题,由阅卷系统采用图像识别技术对答题卡图像进行预处理、符号识别、统计判分,实现阅卷自动化。实验表明,由于结构方面的相似性,本阅卷系统识别错误集中在符号"√"、"╳"上,而对符号"○"的识别基本无误。