多種異構(gòu)OCR系統(tǒng)的融合.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、當前OCR識別方案已經(jīng)發(fā)展到較高的水平,基于單一引擎、單一識別方案的OCR系統(tǒng)的識別率幾乎達到極限,在此基礎(chǔ)上提高識別率難度較大,因此國內(nèi)外的研究重點開始轉(zhuǎn)移到多識別方案的融合、多OCR結(jié)果的融合、多OCR引擎的融合等。在這些研究中,有關(guān)前兩種方案的研究較多,有大量的實驗數(shù)據(jù),而第三種方案研究相對較少。
　　 本文采用多OCR引擎融合的方式來提高識別率,在該方向進行探索和研究。本文采用了三種異構(gòu)OCR引擎:OpenRTKOCR、

2、tesseractOCR和cunieformOCR。首先簡要介紹了這三種引擎的特點,從兩個方面對這三種引擎的差異性進行了實驗和分析,為OCR融合能夠提高識別率奠定了理論基礎(chǔ)。
　　 本文參考美國專利的多OCR引擎的對稱式融合模型,采用三種OCR引擎實現(xiàn)了該模型,但是對稱式系統(tǒng)模型本身存在弊端,它導(dǎo)致識別速度急劇下降。為了解決這一問題,本文提出基于非對稱式的系統(tǒng)融合模型。為了驗證該系統(tǒng)模型,我們對選取的三種OCR引擎的性能和特點進

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