智能计算机与应用
智能計算機與應用
지능계산궤여응용
Computer Study
2012年
2期
24-26,29
,共4页
光学字符识别%协方差矩阵%特征提取%黎曼流形
光學字符識彆%協方差矩陣%特徵提取%黎曼流形
광학자부식별%협방차구진%특정제취%려만류형
传统光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)方法一般只提取图像亮度特征,在图像退化较严重时识别准确率不高.针对这一问题,提出一种新的扫描字符特征提取方法.除各通道亮度外,还提取像素位置、亮度的一阶导、二阶导等特征构成特征图像,并根据各个特征对图像的贡献程度进行加权处理.计算以当前像素为中心的局部区域特征图像块的协方差矩阵作为当前像素的描述子,然后在黎曼空间对字符实施分类.实验结果表明,采用典型的结构化分类器时,该特征提取方法对字符识别的准确率高于传统方法,表现出较强的鲁棒性.
傳統光學字符識彆(Optical Character Recognition,OCR)方法一般隻提取圖像亮度特徵,在圖像退化較嚴重時識彆準確率不高.針對這一問題,提齣一種新的掃描字符特徵提取方法.除各通道亮度外,還提取像素位置、亮度的一階導、二階導等特徵構成特徵圖像,併根據各箇特徵對圖像的貢獻程度進行加權處理.計算以噹前像素為中心的跼部區域特徵圖像塊的協方差矩陣作為噹前像素的描述子,然後在黎曼空間對字符實施分類.實驗結果錶明,採用典型的結構化分類器時,該特徵提取方法對字符識彆的準確率高于傳統方法,錶現齣較彊的魯棒性.
전통광학자부식별(Optical Character Recognition,OCR)방법일반지제취도상량도특정,재도상퇴화교엄중시식별준학솔불고.침대저일문제,제출일충신적소묘자부특정제취방법.제각통도량도외,환제취상소위치、량도적일계도、이계도등특정구성특정도상,병근거각개특정대도상적공헌정도진행가권처리.계산이당전상소위중심적국부구역특정도상괴적협방차구진작위당전상소적묘술자,연후재려만공간대자부실시분류.실험결과표명,채용전형적결구화분류기시,해특정제취방법대자부식별적준학솔고우전통방법,표현출교강적로봉성.
