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文檔簡介
1、20世紀(jì)80年代,隨著圖像處理和模式識別技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字、字符識別研究越來越引起人們的重視.字符識別特別是小語種數(shù)字、字符識別有其自身的特點(diǎn):字符的種類繁多;字符形態(tài)復(fù)雜、多樣;研究起步較晚;應(yīng)用需求日益上升.為了滿足實(shí)際應(yīng)用的要求,深入研究小語種數(shù)字、字符的識別具有學(xué)術(shù)意義和應(yīng)用價值.
字符識別一般包括預(yù)處理,特征提取和分類器設(shè)計.本文的創(chuàng)新工作有:
圖像預(yù)處理:改進(jìn)的Bernsen算法,采用線掃描的Ber
2、nsen算法結(jié)合Gaussian濾波能有效的去除非均勻光照圖像中的陰影干擾。
由于不同字符有其自身的特點(diǎn),對不同的字符集采用不同的特征提取方法:
1.基于Kirsch算子提取的方向特征法.提取字符的水平、垂直、左對角和右對角四個方向的特征,把原圖向量結(jié)合起來共同映射為一個新的特征向量,對該特征空間進(jìn)行PCA降維得到新的特征.
2.基于主成分分析圖像重建的特征提取方法,進(jìn)行字符識別.提出圖像主成分
3、分析特征提取方法,該方法能保持特征穩(wěn)定的情況下比二維主成分分析提取圖像特征系數(shù)少.
3.加權(quán)線性判別分析方法.線性判別分析并不確保對分類準(zhǔn)確性最優(yōu),有可能使得已經(jīng)分開的鄰近類引起不必要的重迭.為了克服這類問題,本文對線性判別分析進(jìn)行加權(quán)處理,找到最優(yōu)子空間.
分類器的設(shè)計是字符識別的關(guān)鍵,本文的研究有:
1.提出了基于閾值的貝葉斯判別函數(shù)結(jié)合核方法的分類器,分析了核與高斯過程的關(guān)系,采用閾值替代
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