基于stroke滤波器的字符分割算法

为了有效地解决复杂背景中字符分割的问题,提出一种基于stroke滤波器进行文本分割的新方法．进行stroke滤波器的合理设计,应用所设计的stroke滤波器来判别文本的彩色极性,得到初次分割的二值图,进行基于区域生长的文字分割．应用OCR模块提高文本分割的整体性能．仿真实验表明,所提算法有效、可行．     

四份不同寻常的报告——记“2008年奥运会证件制作、防伪和查验技术调研评估”终审会

初春的信息随着春节刚刚过去的脚步传来,北京2008奥运会证件制作、防伪和查验技术调研评估研究组就向北京奥组委提交了四份不同寻常的报告。由中国防伪技术协会牵头组织的研究组于2月23日在公安部第一研究所第一会议室召开了“2008年奥运会证件制作、防伪和查验技术调研评估”项目报告定稿会。中国防伪技术协会理事长向先知、副理事长兼秘书长曹开星、副秘书长刘玫玫及项目     

电子证件及其防伪安全性的实现

证件,顾名思义是一种证明身份或资格的文件(凭证)。证件存在的形式千变万化,从一张纸到一个本子,从一块牌子到一张卡片,但它们的功能不变,即证明持有人的身份或资格。自从上世纪磁卡出现以来, 电子证件开始稳步发展,大致经历了三个阶段。第一阶段:带有记忆功能的磁性电子证件的出现与发展。从磁卡发明到上世纪80年代,信用卡,出入证、借书证等使用磁性技术的证件大量出现,进行身份识别与信息记录。     

自然场景文本检测与识别的深度学习方法

许多自然场景图像中都包含丰富的文本,它们对于场景理解有着重要的作用。随着移动互联网技术的飞速发展,许多新的应用场景都需要利用这些文本信息,例如招牌识别和自动驾驶等。因此,自然场景文本的分析与处理也越来越成为计算机视觉领域的研究热点之一,该任务主要包括文本检测与识别。传统的文本检测和识别方法依赖于人工设计的特征和规则,且模型设计复杂、效率低、泛化性能差。随着深度学习的发展,自然场景文本检测、自然场景文本识别以及端到端的自然场景文本检测与识别都取得了突破性的进展,其性能和效率都得到了显著提高。本文介绍了该领域相关的研究背景,对基于深度学习的自然场景文本检测、识别以及端到端自然场景文本检测与识别的方法进行整理分类、归纳和总结,阐述了各类方法的基本思想和优缺点。并针对隶属于不同类别下的方法,进一步论述和分析这些主要模型的算法流程、适用场景和技术发展路线。此外,列举说明了部分主流公开数据集,对比了各个模型方法在代表性数据集上的性能情况。最后总结了目前不同场景数据下的自然场景文本检测、识别及端到端自然场景文本检测与识别算法的局限性以及未来的挑战和发展趋势。     

科技文献中数学公式定位技术概述

本文就国际上现有的数学公式定位技术作了一些概况性的总结。文中给出了四种典型的解决方案,这四种方案基本涵盖了当前数学公式定位的主要技术。从这四种方案,也可看出数学公式定位技术的发展历程。文中对这四种方案的思路作了介绍,并对其特点进行了比较。     

基于 OCR 技术的图像验证码识别

验证码是一种标准的网络安全技术,它主要用来防止网民或者黑客等对网站的恶意注册和访问,以及发送垃圾文件、暴力破解高价值密码、滥发广告等恶意事件。通过对图片的扫描,可以提取图片中的数字、字符信息等。本文提出了一种基于OCR技术的图形验证码识别技术。通过对验证码图片进行灰度化、二值化、去噪点、圈点填充、直线填充、图像分割、统一大小、图像匹配和存入字库等一系列的操作,进行对验证码的识别实验。本文通过实验对验证码的特点有了充分的了解,这样方便设计出更加安全的验证码,防止被不法分子破解。     

基于OCR的身份证识别系统

光学字符识别(OCR)技术是通过光学输入方式将印刷品文字转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术.运用OCR技术进行证件识别输入具有效率高、出错率低、应用范围广等特点.本文采用基于OCR技术的识别系统,对身份证图像一系列预处理之后,采用统计模式识别的方法,完成证件识别.     

一种大容量的半色调图像水印算法

在半色调图像中隐藏信息是解决印刷品的版权保护、来源认证和防止伪造等问题的有效措施。提出了一种能在半色调图像中嵌入大容量数据的隐藏算法,该算法利用误差扩散算法将待隐藏的信息作为误差信号嵌入到与该位置相邻的多个像素上,信息嵌入与半色调处理同步完成。实验表明本算法能将一幅与半色调图像同样大小的二值水印图像嵌入到半色调图像中,载有水印的图像在经受一定的噪声干扰、污损和旋转的情况下,仍能有效提取水印图像。该算法可用于普通证件的防伪。     

基于卷积神经网络的图像中文OCR识别纠错方法及系统的研究

随着科学技术的发展,人工智能正越来越多地进入并改变着我们的日常生活.光学字符识别技术(OpticalCharacter Recognition,OCR)是计算机视觉研究领域的分支之一,归属于人工智能.本文提出一种基于VGGNet深度学习卷积神经网络的图像中文OCR识别纠错方法.首先,基于OCR业务系统平台生产中间数据,...     

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.