基于光學(xué)字符識別技術(shù)的支票識別系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、近年來，紙質(zhì)支票得到越來越廣泛的應(yīng)用,而支票的識別工作仍主要由人工執(zhí)行，效率低下。針對此問題，本文重點(diǎn)研究了支票自動識別系統(tǒng)中的圖像識別算法，從而實(shí)現(xiàn)支票的自動識別。同時(shí)，本文也是光學(xué)文字識別理論在金融領(lǐng)域的一次重要應(yīng)用嘗試。
　　首先，本文搭建了一個(gè)基于ARM和FPGA的圖像掃描和圖像識別的硬件平臺。然后，對于圖像進(jìn)行預(yù)處理。通過校正圖像采集傳感器的曝光時(shí)間和溫度補(bǔ)償值來提高圖像的均勻性，采用最小二乘法及最大類間方差法分別對圖像

2、進(jìn)行了定位和二值化處理，實(shí)驗(yàn)證明，最小二乘法能夠精準(zhǔn)地對圖像進(jìn)行定位，最大類間方差法可以最大程度的保留圖像的關(guān)鍵信息。
　　基于以上圖像預(yù)處理結(jié)果，本文優(yōu)化了圖像的識別算法，提出了一種針對印刷字符的迭代識別策略，主要以二值化閾值為變量對支票號碼進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)合號碼區(qū)域定位、字符切分、特征提取等字符識別算法來實(shí)現(xiàn)支票號碼的自動識別。然后基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分類器理論，提出了一種針對金融手寫漢字識別的兩級分類器集成策略，該算法主要是基于LDA