基于印刷字符模糊结构分析的字符预分类方法

提出了一种用于字符预分类的模糊逻辑分析法 .对文本字符作印刷结构分析 ,给出了一个带有容差分析的文本行字符基线精确测定算法 ,其他有效参考线则是通过聚类分析而获得 .模糊逻辑用于确定各字符类的隶属值以保证字符的正确预分类 .实验结果表明 ,这种模糊印刷字符预分类法在 SUN 4 / 4 90工作站上每秒可有效地处理 10 4 以上字符 ,并对不同大小的字符和不同字体的处理结果令人满意 .

基于BP神经网络的印刷字符识别系统

光字符识别对人类是很简单的，但对计算机来说显得非常困难。自动字符识别在银行、航运、商业、通信、车牌识别等重要领域应用相当广泛。该文的主要任务是开发一个能识别机器印刷英文字符的系统，该系统采用基于反向传播的多层神经网络监督训练算法。通过系统进行多次测试和调试，不断优化网络参数并取得最佳结果，使得构建的新系统能够识别多种字体的字符。实验结果表明，该系统具有较高的识别率和优越的性能。

一种印刷体字符识别的新方法:基于遗传算法的(0,1,*)-矩阵法

给出一种全新有效的快速算法。该方法通过合理的阈值将模板向量转化为 (0 ,1,* ) -向量 ,并充分考虑到代表样本与模板之间相关性的不同因素的不同重要性 ,赋以相应的权系数 ,并用遗传算法来确定阈值和权系数。印刷体邮政编码的实验结果表明 ,该算法在大大缩短识别时间的同时 ,识别率可达98.1% ,而相同实验条件下应用传统模板匹配法时的识别率为 92 .1%。

基于神经网络的印刷体数字字符的识别

提出了一种基于BP网络的印刷体数字字符的识别方法。通过对BP网络的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络。实验结果表明,该方法对标准的印刷体数字字符的识别率达到了100%,对有1～3度倾斜角度的字符识别率也达到了96%以上。

神经网络与污损的手写印刷体字符的识别

通过比较各种模式识别方法的特点，确定了用神经网络方法识别污损的手写印刷体字符的可行性和必要性，介绍了神经网络摸式识别系统，讨论了用神经网络方法对污损的手写印刷体字符的识别。

融合字符结构特征的多任务老挝语文字识别研究

老挝语属于资源稀缺型语言,直接从互联网中获取老挝语文本语料较为困难,老挝语文字识别研究可在有限的图片文本资源中获取更多的老挝语文本语料。在开展老挝文字光学字符识别的研究工作中,针对老挝单字符误切分、上/下位元音以及音调识别位置存在偏差和相似老挝字符的识别问题,该文研究了老挝字符书写等级和下位辅音,提出一种有效融合老挝字符结构特征的多任务字符识别方法。首先,利用深度残差网络提取字符图片中的老挝字符结构特征,通过边框回归矫正单字符包围框;其次,将已矫正切分结果和提取的字符特征作为联合输入,通过双向长短时记忆网络预测老挝字符序列,利用连接主义时间分类对预测结果进行序列对齐;最后,根据老挝字符固定组合优化模型预测结果。实验结果表明:该方法可以精确识别已切分的老挝字符序列,字符错误率指标低至13.06%。

一种针对畸变印刷品字符校正的多项式自寻优改进方法

目的针对畸变印刷品字符校正过程中无畸变先验知识、传统方法效率低且精度差的问题,提出一种以多项式自寻优改进算法为核心的字符校正方法。方法将待测字符区域视为小篇幅图像,通过初次校正确定畸变区域,以待测图像与标准图像的最小差分结果为优化目标,利用菌群算法在畸变区域中进行校正控制点的自寻优运算,从而建立校正函数对字符畸变区域进行校正,并通过Matlab仿真加以实现。结果该方法平均校正精度低于0.6像素,运行时间低于0.12 s,达到了对畸变字符快速准确校正的目的。结论该自寻优改进方法克服了人工操作的弊端,对畸变字符进行了有效校正,有助于提高后续缺陷检测的精度和效率。

基于深度学习的印刷体文档字符识别的研究

针对传统基于模板匹配光学识别效果存在不理想的状态,提出改进的深度学习模型的印刷体文档字符识别算法。首先,生成包括一级字库、部分二级字库、英文大小写字母和标点符号的图片数据集,其数量大约为500万张;然后,在Lenet-5网络模型的基础上进行改进和重新构造,提出一种增强型的深度学习模型Lenet-5Pro,该模型可提高印刷体文档的识别率;最后,对比实验结果表明,该模型可以更加有效地提高印刷体字符识别的准确率,其字符识别准确率达到98%以上。

基于手写-印刷混合字符的口算题识别

针对小学生口算题中印刷体与手写体字符同时存在以及手写体字符不规范的问题,提出`一种基于编码器-解码器模型的整体识别方法。引入多分支改进的Densenet网络对图片进行特征提取,在此基础上引入基于多分支改进后的联合CTC-Attention模型的编码器-解码器模型进行处理以充分利用多分支特征。基于真实样本数量不足、分布不均的问题,提出一种样本生成方法。以实例验证该模型与样本生成方法的可行性。

印刷体藏文文字识别技术研究

藏文字因其结构的特殊性,在应用传统文字识别方法进行识别时正确识别率较低,识别效果较差。在深入分析以印刷体藏文文字特征的基础上,提出了一系列可以在干扰情况下提高识别率的方法,包括局部自适应二值化算法、基于连通域的切分、基于网格的模糊笔划特征提取等。实验结果说明,这些方法可提高印刷体藏文文字识别系统的正确识别率和抗干扰能力。

一种基于Hough变换的神经网络字符识别方法

针对印刷体字符的结构特点,利用Hough变换的点一线对偶性,提出了一种新的印刷体字符识 别方法.该方法将字符在参数空间中共线点的个数及其坐标,作为BP神经网络识别系统的特征输 入矢量,获得了较好的识别效果.

车牌号码松弛模板匹配方法

提出了用于号码识别的松弛模板匹配法。实验证明对于字符的污损、笔画偏细或偏粗、光线明亮程度变化以及挤压变形等有较强的适应性 。

感知机网络模型

文章提出了一种利用人工神经元网络方法感知机网络实现设计并训练一个印刷字符分类器 .程序采用MATLAB5 .

从文档中看到什么——写在《新建文档》展览及手札出版后

图像,一直都以自身存在去挑战形态随时可能的消逝。印刷字符与图像形成阅读的文本,手稿则是思维记录的痕迹。《新建文档》展览与手札,现在看来,实际上是我平日执毛笔应了书写方式自娱自乐还可兼供观赏的景,又将纸质印刷文本与手绘图文并置在了美术馆众目睽睽之下。

一种用于汉字识别的字形编码系统设计与实现

汉字字形变化多种多样,印刷体字符具有字体差异,手写字体更是没有统一的规则,识别难度非常大,当前用于汉字识别的字形编码方法大多依据字符,无法区分笔画相近的汉字。为此设计一种新的用于汉字识别的字形编码系统,介绍了汉字字形编码的原理,并给出了字形设计方案,依据编码原则,按照汉字被拆分的部件个数对汉字字形编码方案进行设计。详细介绍了汉字输入编辑器IME的结构,通过IME实现汉字的输入。依据汉字的使用频率与分布特性,通过数理统计工具设计含有汉字活动字库的操作系统,主要包括CC-DOS和MPC-DOS操作系统。实验结果表明,采用所设计系统对汉字进行识别精度较高且编码时间少、能耗低。

《光谱学与光谱分析》对来稿英文摘要的要求

来稿英文摘要不符合下列要求者,本刊要求作者重写,这可能要推迟论文发表的时间。1.请用符合语法的英文,要求言简意明、确切地论述文章的主要内容,突出创新之处。2.应拥有与论文同等量的主要信息,包括四个要素,即研究目的、方法、结果、结论。其中后两个要素最重要。有时一个句子即可包含前两个要素,例如＂用某种改进的ICP-AES测量了鱼池水样的痕量铅＂。

条形码技术及其应用

条形码技术起源于40年代,发展于70年代,而在国际上得到广泛应用却在80年代,目前发展十分迅速。条形码技术已与计算机技术紧密配合,条形码好比是计算机的眼睛,而计算机好比是条形码的大脑,条形码识别已发展成为计算机的重要识别技术。

《光谱学与光谱分析》对来稿英文摘要的要求

不符合下列要求者,本刊要求作者重写,这可能要推迟论文发表的时间。1.请用符合语法的英文,要求言简意明、确切地论述文章的主要内容,突出创新之处。2.应拥有与论文同等量的主要信息,包括四个要素,即研究目的、方法、结果、结论。其中后两个要素最重要。有时一个句子即可包含前两个要素,例如＂用某种改进的ICP-AES测量了鱼池水样的痕量铅＂。但有些情况下,英文摘要可包括研究工作的主要对象和范围,以及具有情报价值的其他重要信息。

《光谱学与光谱分析》对来稿英文摘要的要求

不符合下列要求者,本刊要求作者重写,这可能要推迟论文发表的时间。1.请用符合语法的英文,要求言简意明、确切地论述文章的主要内容,突出创新之处。2.应拥有与论文同等量的主要信息,包括四个要素,即研究目的方法、结果、结论。其中后两个要素最重要。有时一个句子即可包含前两个要素,例如'用某种改进的ICP-AES测量了鱼池水样的痕量铅'。但有些情况下,英文摘要可包括研究工作的主要对象和范围,以及具有情报价值的其他重要信息。

《光谱学与光谱分析》对来稿英文摘要的要求

不符合下列要求者,本刊要求作者重写,这可能要推迟论文发表的时间。1.请用符合语法的英文,要求言简意明、确切地论述文章的主要内容,突出创新之处。2.应拥有与论文同等量的主要信息,包括四个要素,即研究目的、方法、结果、结论。其中后两个要素最重要。有时一个句子即可包含前两个要素,例如＂用某种改进的ICP-AES测量了鱼池水样的痕量铅＂。