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多类小字符集自适应字符识别技术及系统的研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【作者】 彭健;
【关键词】 自适应字符识别; 字符识别系统; 表格识别; 可变形模板; 自动特征提取; 神经网络;
【英文关键词】 adaptive character recognition; OCR system; form recognition; deformable templates; automatic feature extraction; neural network;
【中文摘要】 本文研究了多类小字符集自适应字符识别技术及系统实现。本项目的背景是基于手写体文字识别技术的铁路轮轴卡片(表格)光电录入系统。在该项目中，需要识别的字符比较多，包括英文大写字母、阿拉伯数字、一些专用符号、部分汉字，这些字符集可能发生变化，要求识别精度比较高。我们在对字符识别技术进行深入研究的基础上，采取了多种技术措施完成了研究任务。 在字符识别技术方面，我们研究了各种神经网络模型在字符识别中的应用原理，经过比较，我们选用多层前向网络作为候选的字符分类器。另一方面，子空间方法和神经网络一样，也是灵活构造字符分类器、实现自适应字符识别的一个有力的工具，具有训练和识别速度快、识别精度高的特点。我们研究了学习子空间方法的原理，对基本学习子空间算法进行了改进，提出了增强的拒识规则，并改进了Oja的子空间维数选择算法。 自动选择合适的特征和特征提取方法是实现自适应字符识别系统的关键之一。传统的字符识别系统的适应能力之所以比较差，就在于人的先验知识在选择特征的过程中影响太大。我们研究的重点在于如何在没有人的先验知识的情况下自动提取合适的字符特...
【英文摘要】 The adaptive recognition techniques and an adaptive character recognition system for multiple small-character-sets are introduced in this paper. The background of this project is to develop the OCR Based Automated Entry and Management System of Maintaining Cards of Train Wheels for a certain railway unit. The characters which are to be recognized include the uppercase English letters, digits, some special symbols and some Chinese characters, and the character-set may be changed in the future. Th...
【更新日期】 2015-11-26

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