字符識(shí)別與紋理識(shí)別的研究.pdf

1、OCR是模式識(shí)別中應(yīng)用最成功的研究方向之一,自20世紀(jì)50年代中期以來(lái),OCR一直是一個(gè)非常熱門(mén)的研究領(lǐng)域.當(dāng)前對(duì)OCR的研究主要集中在噪聲較多的印刷字符、多字體多字號(hào)的印刷字符以及手寫(xiě)字符識(shí)別上.該文主要研究多字號(hào)印刷字符識(shí)別與手寫(xiě)字符的結(jié)構(gòu)分析.在多字號(hào)印刷體字符識(shí)別上,常常采用多模板以提高識(shí)別率,然而這樣往往導(dǎo)致特征維數(shù)過(guò)高;而且模板數(shù)量過(guò)多,使得特征庫(kù)過(guò)大.該文提出的形態(tài)變化刻畫(huà)法在保證較低的特征維數(shù)的基礎(chǔ)上可以達(dá)到99％以上的

2、識(shí)別率.對(duì)于手寫(xiě)體數(shù)字字符識(shí)別,該文根據(jù)在線(xiàn)字符識(shí)別與離線(xiàn)字符識(shí)別的優(yōu)缺點(diǎn),提出了一種新的思路,并成功地還原了部分手寫(xiě)體數(shù)字的書(shū)寫(xiě)過(guò)程,實(shí)現(xiàn)了離線(xiàn)字符識(shí)別到在線(xiàn)字符識(shí)別的轉(zhuǎn)化.紋理分類(lèi)是模式識(shí)別中的另外一個(gè)重要分支.大量研究表明,紋理具有明顯的按頻率分布的性質(zhì),因此有大量的工作集中在把小波分析應(yīng)用在紋理分類(lèi)中,但傳統(tǒng)的二進(jìn)制小波分解,小波包分解,樹(shù)型小波分解在處理紋理問(wèn)題時(shí)卻有種種不足,該文嘗試把多進(jìn)制小波應(yīng)用于紋理分類(lèi)中,并取得了很好