基于切割点的字符串与框线分离方法

本文针对表格中存在的字符与框线粘连的问题,提出了基于切割点的字符与框线分离方法,能够较好地消除字符与框线粘连给字符识别带来的不利影响。本方法已应用于银行票据识别系统中,取得了较好的效果。实践表明此方法可行、高效和实用。     

基于形态结构特下的多位粘连手写体数字串的分割

本文提出了一种采用形态结构特征分割多位粘连手写体数字串的新方法。粘连数字串的预处理对平滑、线性化以及图象轮廓点的检测具有良好的作用。基于对数字串形态结构的分析,左边二位数字区域需要检测。本文法将多位数字串的分割变成几个二位数字的处理过程。当粘连区域仅存在一个数字时,该处理过程停止。我们采用来自美国国家科学技术研究所（NIST）数据库的图象样本对本文提出的方法进行了试验,结果证明,该方法是有效的。     

基于模板的连机字符识别方法

手写体字符在日常生活中普遍应用,同时也是一种有用的机器输入方式。模板匹配分类法能分类单个字符或词。本文,我们介绍一种基于模板的连机字符识别方法,大量具有代表性的模板会作自动判决。这些模板代表一个特定字符的不同书写风格,它们也可作为判决树的一种高效分类。在296MHz的Sun Ultra Sparc机上,对一组17,928个字母数字（共36种：10种数字,26种字母）的测试,其识别率超过8字符／秒,并取得了86．9％的正确率。     

基于K-L变换和LS-SVM的车牌字符识别新方法

针对车牌识别中识别率和识别速度难以同时提高这一难点.本文提出一种K?L变换和最小二乘支持向量机相结合的车牌字符识别新方法.首先使用K-L变换对预处理后的车牌字符图像进行特征降维;然后根据车牌字符的排列特征采用聚类分析中类距离思想.设计四组最佳二叉树的最小二乘支持向量机子分类器来分别实现字母、数字和汉字的识别.实验结果表明,该方法所设计的分类器较好的解决了传统多类算法中存在的不可分区域情况,具有较高的识另q率和识别速度及分类推广能力.     

一种基于模板匹配的数字仪表字符识别方法

针对工业生产中数字式仪表的自动识别问题,利用图像处理技术和匹配技术,提出了一种仪表显示字符的识别方法.通过图像灰度化、直方图增强和中值滤波去噪等技术对图像进行预处理.运用相关匹配图形模板匹配的方法对输入的字符模式进行初始分类和识别.测试结果表明,算法能够自动、快速、准确地识别出仪表的显示字符.     

公路电子警察系统解决方案

此套公路车辆智能监测记录系统（通称治安卡口系统）包括智能车牌定位技术、字符分割技术、光学字符识别技术（OCR）和图像智能容错匹配技术。真彩色序列图像处理和分析方法以及独有视频触发、硬件识别等技术,实时记录经过监控区域的所有机动车辆的全景和车牌特写图像,并对车辆号牌和车牌颜色进行自动识别．存储．和处理。     

基于投影匹配的钢坯端面字符快速识别方法

由于高温及复杂光照的干扰等成像环境的影响,钢坯端面字符自动识别存在很多困难,其实时自动识别难度大。现存的字符识别方法难以适应实际生产现场的需求。文章提出了一种基于投影匹配的快速识别方法,通过将图象二值化后进行垂直投影,直接将一维投影结果进行模板匹配,降低运算维数。大量的现场实验证明,该方法可有效的减少识别时间,提高生产效率,字符的拒识率和误识率较低,可满足生产线的实时要求。     

鲁棒的多体印刷英文识别系统的实现

文章讨论了设计一个实用的多体英文识别系统中解决的主要问题。该系统能识别多达260种字体,包括斜体和黑体等字体,对训练集的识别率达到99%,对实际文本测试的错误率比TH-OCR2000低56%。文章详细阐述了文本行字切分,特征提取和分类器设计,以及后处理所使用的常用技术,对各种技术的特点进行了分析和比较,并提出了一些新的技术。文章对于OCR系统的设计具有一定的指导意义。     

一种基于骨架特征和神经网络的手写体字符识别技术

对英文字符集的识别问题,提出了一种依据细化后的字符骨架特征进行分类,并对每一类别的字符各自建立神经网络进行训练和识别的方案。在二值图象理论的基础上,通过对字符轮廓特征的分析,提出了一种对英文字符集的分类方案,同时提出了一种快速有效的骨架链码形成和特征提取算法。     

Houhg变换OCR图象倾斜矫正方法

在光学字符识别（OCR）图象扫描输入的过程中,扫描图象或多或少会出现某种程度的倾斜,这种图象的倾斜不仅会给下一步字符的切割造成困难,也影响最终的字符识别精度,通常情况下,为避免用户重新扫描,可以通过软件方法对图象进行矫正,为此提出一种利用Hough变换进行图象倾斜矫正的方法,为克服Hough变换计算量大的缺点,该方法采用了变分辨率图象金字塔策略,实验结果表明,该方法能快速准确测量出扫描图象的倾斜角度,并且具有很高的抗噪声性和应用适应性。