印刷体数字识别的应用共23页
中文印刷体文档数学公式识别系统
ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ
ａｎｄ
ｔｏ
ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｔｈｅ
ａｓ
ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄ ｆｏｌｌｏｗｓ：
ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ
ｉｎｔｏ
ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ ｆｏｒｍａｔ．１１１ｅ ｓｙｓｔｅｍ ｗｏｒｋｓ
Ｆｉｒｓｔｌｙ，Ｉｍａｇｅ Ｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔ．Ｉｔ ｗｉｌｌ ｉｍｐｏｒｔ ｎｏｉｓｅ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｉｍａｇｅ
Ｃｈａｒａｃｔｅｒ
Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）。ＯＣＲ实际上是把
含有印刷体字符或手写体字符（数字、字母、汉字等）的文档图像进行识别 并转换为计算机可以理解的代码（如ＡＳＣＩＩ码）的过程。０ｃＲ涉及模式识别、 图像处理、数字信号处理、人工智能、模糊数学、信息论等学科，是一门综 合性的研究课题。人们对ＯＣＲ的研究从２０世纪５０年代就开始了，它是模式 识别领域中最早开始被人们研究的领域之一，但早期这方面的研究受到了当 时计算机计算及存储能力的限制。从２０世纪８０年代初开始，随着信息技术 的迅猛发展，人们也逐渐显示出对ＯＣＲ越来越浓厚的研究兴趣。这不仅是因 为该领域充满了无数令人兴奋的挑战，也是因为实用ｏＣＲ系统研究的成果能 给社会带来巨大的经济效益。经过多年的研究和发展，字符识别技术有了长 足的进步，不断涌现出大量的成果。 按照文字的书写方式不同，字符识别技术可分为印刷体字符识别和手写 体字符识别两大类，后者又可根据字符数据产生的方式不同分为联机 （Ｏｎ—ｌｉｎｅ）和脱机（Ｏｆｆ－ｌｉｎｅ）两种。印刷体字符由于其书写规范、规格统一的 特点，其识别技术已经趋于成熟和完善，市场上推出的识别产品也日臻成熟， 识别效果已经较好，即使对印刷质量较差的文档图像也能达到较高的识别率。 目前主流的ＯＥＲ系统能够高效、准确的识别文档中的文字，已经广泛应用于 办公自动化、快速录入等领域，克服了人工输入费时费力的缺点。这方面国 内有代表性的研究单位有清华文通、汉王、北京信息工程学院，国家智能计
印刷体数字快速识别算法在身份证编号数字识别中的应用
袭１数字ｏ～９的特征值
数字特柚
横线 特¨
ｆ撇拄 ０ Ｆ椭线
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特“
斤过线教 』，过线数
４．３＋ ２ ３４＋ ２ｐ ４．３’
基于印刷体数字结构，我们抽取了数字的４种特征：横 线特征，怪线特征，水平方向过线数，垂直方向过线数。 ２．１横线特征
根据数字的结构特征．数字巾有可能存在横线。于是， 在水、卜方向上，定义比例：
ＨｏｒｉＲ＝ｎＨＢｌａｃｋＮｕｍ／ｎＷｉｄｔｈ
其叶Ｉ：ｎＷｉｄｔｈ为图像的宽度．用像素点个数来度量， ｎＨＢｌａｃｋＮｕｒａ为水平方向Ｌ黑像素点连续出现的个数。
度处的过线数为１，在上ｌ，３高度处的过线数为１，在下ｌ，３高
Ｐ１／３Ｉ研Ｊｔ处的过线数
度处的过线数为Ｉ。
２．４垂直方向过线数
３．２数字识别
原理类似于２ ３所述，把数字平均分成左、中、右３部
由表２易知，每个数字的编码表不完全相同，所以可由
分，在每个部分中分别以垂直方向的扫描线从上到下穿过数
此编码器识别出数字０－９。我们将此算法具体应用ｆ身份证
图像中编号数字的识别。先对身份证图像中的编号数字进行
字，计算每条扫描线穿越黑像素区域的交点数，在左部分得
到的最大交点数定义为该数字的左过线数，在右部分得到的
定位分割后，将待识别字符作一次行扫描，抽取水平方向的
过线数和横线特征；再作一次列扫描，抽取垂直方向的过线
印刷体数字识别的应用
传统的模板匹配过程，是取模板的逐行逐 列数据，即整个模板的数据，在被搜索图 上进行逐行逐列扫描匹配，由于参与比较 的数据量大，所以匹配速度很难提高。 如果只取模板的隔行隔列数据，在被搜索 图上进行隔行隔列扫描匹配，匹配速度明 显提高，不过匹配精度会有少许下降。
同一数字在不同的位置或多或少存在一些差别， 改进的模板匹配算法编程时，必须取一个误差阈 值E0。匹配过程中，若模板中的某一点的灰度与 子图Sij中的某一点灰度不同，就把E (i, j)的值增 加1，每匹配完一列（或者一行）时，就把E (i, j) 与E0进行比较，当E (i, j )≥ E0时就停止该点的计 算，继续下一点计算，这样可以提高算法的效率; 当E (i, j )< E0时，就记录下该点的位置，并把匹 配数目增加1。当整个匹配过程结束时，根据记 录的匹配位置和匹配数目，便能将匹配数字标示 出来
印刷体数字识别的应用
印刷体数字识别是字符识别的一个 分支，有多种方法，如模板匹配法、 特征值提取法等。模板匹配法简单， 但计算量很大，且费时；特征值提 取法是基于特征的识别，关键是选 取稳定且有效的特征，其计算量相 对较小，识别速度快。
数字的类别只有十种，笔划又简单，其识 别问题似乎不是很困难。但事实上，一些 测试结果表明，数字的正确识别率并不如 印刷体汉字识别正确率高，甚至也不如联 机手写体汉字识别率高，而只仅仅优于脱 机手写体汉字识别。这其中主要原因是： 某些数字字形相差不大（譬如：手写体5 和3），使得准确区分某些数字相当困难
具体步骤是： (1)将模板在图像中漫游，并将模板中心与 图像中某个像素的位置重合。 (2)读取模板下各对应像素的灰度值。 (3)将这些灰度值从小到大排成一列。 (4)找出这些值里排在中间的一个。 (5)将这个中间值赋给对应模板中心位置的 像素。
印刷体和手写体的数字写法
10-19的手写体 写法：个位数在 左，十位数在右， 十位数比个位数 大1。
20-29的手写体 写法：在十位数 2的左侧写上十 位数，右侧写上 个位数。
30-39的手写体 写法：在十位数 3的左侧写上十 位数，右侧写上 个位数。
40-49的手写体 写法：在十位数 4的左侧写上十 位数，右侧写上 个位数。
手写体的数字写法
0-9的手写体写法
0：圆圈，注意起笔和收笔的位置 1：斜线，起笔重，收笔轻 2：注意第一笔的起笔位置和弧度，第二笔与第一笔交叉 3：注意两横的长度和间距，以及中间的竖线 4：注意起笔和收笔的位置，以及斜线的角度 5：注意第一笔的位置和弧度，以及第二笔的长度和角度
10-99的手写体写法
大写数字：壹、贰、叁、肆、伍、陆、柒、捌、玖、拾
数字组合：连续数字的写法，例如“一千”写作“壹仟”，“一万”写作“壹万”， “一亿”写作“壹亿”
数字分隔：对于较大的数字，可以使用逗号进行分隔，例如“1,000,000”写作“壹 佰万”
数字简Байду номын сангаас：在某些情况下，可以使用简化的写法，例如“2000年”写作“二〇〇〇 年”，“3000元”写作“叁仟元”
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印刷体和手写体的数字写法
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目录
CONTENTS
01 印刷体的数字写法 02 手写体的数字写法
印刷体的数字写法
0-9的印刷体写法
● 0：印刷体中的0是一个正圆，书写时要注意圆润，不要过扁或过方。 ● 1：印刷体中的1由一条直线组成，书写时要保持直线的平直。 ● 2：印刷体中的2有一个类似于“Z”的形状，起笔处有一个小横杠，书写时要保持横杠的长度适中。 ● 3：印刷体中的3有一个类似于“E”的形状，书写时要保持横杠的长度适中，并且注意起笔和收笔的位置。 ● 4：印刷体中的4由两条交叉线组成，书写时要保持交叉线的角度和长度适中。 ● 5：印刷体中的5由一条横线和一条斜线组成，书写时要保持横线的平直和斜线的流畅。 ● 6：印刷体中的6有一个类似于“9”的形状，起笔处有一个小横杠，书写时要保持横杠的长度适中。 ● 7：印刷体中的7由一条直线和一个斜线组成，书写时要保持直线的平直和斜线的流畅。 ● 8：印刷体中的8由两个“0”组成，书写时要保持两个“0”的大小和形状相似。 ● 9：印刷体中的9由一个类似于“G”的形状组成，起笔处有一个小横杠，书写时要保持横杠的长度适中。
印刷体中文文档识别系统的研究
印刷体中文文档识别系统的研究随着信息技术的发展，文本识别已经成为了领域的热门课题。
在中文文本识别领域，印刷体中文文档识别系统的研究具有重要意义。
本文将介绍印刷体中文文档识别系统的研究现状、系统设计、训练数据准备、算法选择、系统实现、实验评估及总结。
印刷体中文文档识别是指将印刷体中文文本从图像中提取出来，转换成计算机可处理的文本格式。
印刷体中文文档识别系统对于自动化处理中文文本、中文信息检索、文档数字化等领域具有广泛的应用前景。
目前，国内外已经有很多研究机构和企业致力于印刷体中文文档识别系统的研究与应用。
印刷体中文文档识别系统主要包括图像预处理、文本定位、文本识别和后处理四个部分。
图像预处理旨在改善图像质量，为后续处理提供更好的输入；文本定位是确定文本的位置和方向；文本识别则是将文本转换成计算机可处理的格式；后处理则是对识别结果进行校正、排版等操作。
训练数据准备是建立印刷体中文文档识别系统的关键环节。
需要收集大量的中文文档图像，包括不同字体、大小、版式等。
然后，对图像进行预处理，如去噪、二值化、灰度化等，以便于后续处理。
接下来，对图像进行文本定位和分割，即将文本从图像中提取出来，并分割成单个字符或词语。
对定位和分割后的文本进行标注，即人工识别文本的内容，将其转换成计算机可处理的格式。
印刷体中文文档识别系统的核心是算法。
目前，常见的中文文本识别算法包括基于深度学习的算法和基于规则的算法。
其中，基于深度学习的算法具有强大的自适应能力，能够自动学习图像的特征，具有较高的准确率和鲁棒性。
例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等算法在印刷体中文文档识别领域取得了良好的效果。
而基于规则的算法则主要依赖于预先设定的规则和模板，对于不同版式和字体的适应性较差。
印刷体中文文档识别系统的实现过程包括代码实现、数据传输和界面展示三个部分。
根据算法选择合适的编程语言和框架进行代码实现。
常用的深度学习框架包括TensorFlow和PyTorch等。
基于PCA变换和k近邻法印刷体数字图像识别
基于PCA变换和k近邻法的印刷体数字图像识别摘要：随着当今社会的日新月异及信息化进程的快速发展，我们如今正被数字化时代笼罩着，数字正朝着庖代我们对话语和文字的语言表达、记忆的方向进展。
本文通过pca变换和k近邻法对数字图像识别进行研究，比较了bayes方法、最近邻法和k-近邻法的识别效率，最后通过pca变换和k-近邻法的印刷体识别算法的系统设计实验，解释了k-近邻法的识别优势。
关键词：pca变换；k近邻法；数字识别中图分类号：tp3911pca的基本思想pca是采取一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量，而且彼此之间互不相关。
这种将把多个变量化为少数几个互相无关的综合变量的统计分析方法就叫做主成分分析或主分量分析。
pca所要做的就是设法将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合为一组新的相互无关的综合变量来代替原来变量。
通常，数学上的处理方法就是将原来的变量做线性组合，作为新的综合变量，但是这种组合如果不加以限制，则可以有很多，应该如何选择呢？如果将选取的第一个线性组合即第一个综合变量记为f1，自然希望它尽可能多地反映原来变量的信息，这里“信息”用方差来测量，即希望var（f1）越大，表示f1包含的信息越多。
因此在所有的线性组合中所选取的f1应该是方差最大的，故称f1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来p个变量的信息，再考虑选取f2即第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，f1已有的信息就不需要再出现在f2中，通过数学表达就是要求cov（f1，f2）=0，称f2为第二主成分，依此构造出第三、四……第p个主成分。
2k近邻法2.1模式识别方法模式识别是指对事物、现象的相关信息进行分析、处理从而进行有效的辨认、描述的过程，首先，选择一定的样本，结合样本间的相似度设计对识别样本进行分类决策的分类器。
由预处理、模式特征或基元选择、识别组成，系统的简单框图如下图所示：模式识别简单框图2.2k-近邻法决策一般意义上讲，在知道系统分布密度的条件下，bayes理论所设计的分类器性能最越优，然而，在实际应用过程中，繁琐的系统分部密度求取经常给人们带来很多的不方便，且很多时候，参数或概率密度函数未知，所以，bayes方法没能广泛应用，非参数模式识别分类方法一般能更好的解决模式识别分类问题，实际应用广泛。
手写数字的识别研究PPT课件
四、手写体数字识别中特征值提取技术
统计特征提取
计算机要把人类识别物体时的这种黑箱式的映像表达出来，一般式有两 个步骤完成的：第一步,以适当的特征来描述物体，第二步，计算机执行某种 运算完成的映像。此过程实际上就是传统的统计模式识别进行物体识别时所采 用的一般方法，具体来说就是特征提取和分类函数的设计的问题，而特征提取 是问题难点和关键所在。因此如果特征已知，就可以利用现有的数学理论来指 导设计映像函数。然而，对于特征的选择和提取，却没有可遵循的理论来指导， 我们很难比较一个物体中哪些特征是实质性，哪些特征是代表性的，哪些特征 可能是不重要或与识别无关紧要的，这些都需要大量的实验和理论指导。经过 人们在这方面的大量研究工作，提出了一些统计特征提取方法。
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Thank you 模式识别研讨课
2014.10
第21页/共22页
感谢您的观看！
2021/7/12
第22页/共22页
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三、手写体数字识别系统概述
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三、手写体数字识别系统概述
不同的识别系统，在具体处理一幅待识别图像时，
处理的步骤可能并不完全相同。但是就一般情况看， 一个完整的OCR识别系统可分为：原始图像获取，预 处理，特征抽取，分类识别和判别处理等模块。
原始图像获取
预处理
特征提取
识别结果
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四、手写体数字识别中特征值提取技术
结构特征提取
对不同的字符手写样本，尽管人书写风格千变万化，然而笔划与笔划之 间的位置关系，以笔划为基元的字符的整体拓扑结构是不变的。人认字就是抓 住了这些本质不变的特征，因此能适应不同的书写风格的文字。所以，基于笔 划来自动识别字符一直是手写体字符识别研究的一类主要研究方法。
印刷体文字识别方法研究
西北工业大学硕士学位论文印刷体文字识别方法研究姓名：张炜申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：赵荣椿19990301摘要《文字楚人类茨怠交滚爨垂簧手段，印别然汉字鼋｝：｛裂霹以有效黥提高印刷资料的录入速度，它的突破会极大的促进全球的信息化进程。
本文逶邋对国内拜多静文字谬剩方法静深入磅究，结合爨】麓蒋汉字静自身特点，提出了一种多级分类的综合统计识别方法。
经过实验，取、得了令人满意的效采。
Ｐ＿，一一／一般的文字谚｛别系绞出预处理、特征提取、模式匹配和后处理四大模块组成。
本文在许多关键技术方面提出了自己的方法：酋先，在联处矬除段，晨嬲一‘秽麓棼毂颇斜较澎算法，若姆文字归～怨为３６ｔ３６点阵而爿；是传统的４８＋４８点阵，宵效的减少了计算量，且几乎不会造黢罄｛鬟奉麴降低；撬爨馥送懿基予羚攫豹筠…纯，避免了笔爨浚失；其次，在特征提取时，采用一种改进的粗外围特征，并进行二重分割，充分傈涯特征的高度稳定经；采用１６２维平均线密度特蔹斓于鲴分类：第三，程模式躁配时，针对各级特点，分别采用绝对值距离、欧氏距离、以及类似泼加权准则判别；最詹，在后处理阶段，根据语言、文字学知谈，采躜字频艇投秘上”Ｆ文缝溷关系分烈处理。
关键词文字识另（印刷体汉字识彬多级分影预处理，婶、Ｙ《Ｎｖ＂文字识别，印刷体汉字识别’、多级分类’，预处理，（行、翔一纯Ｖ，二耄务彤耨鬣提醇羯爨准潮＜ＡＢＳＴＲＡＣ零Ｗｒｉｔｔｅｎｌａｎｇｕａｇｅｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅａｎｓｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｍａｃｈｉｎｅｐｒｉｎｔｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒＣａｌｌｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｍａｔｅｒｉａｌｉｎｐｕｔｃｏｍｍｅｎｄａｂｌｙ，ｔｈｅｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｇｈｏｆｉｔｃａｎａｃｃｅｌｅｒａｔｅｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｗｏｒｌｄ’ｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｃｈａｎｇｅ，Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｒｉｎｔｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒｓ，Ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｍｕｌｔｉ－ｓｔａｇｅｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄａｆｔｅｒｃａｒｅｆｕｌｌｙｓｔｕｄｉｅｄｍａｎｙｋｉｎｄｓｏｆｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｅｗｏｒｌｄ。
第10讲 印刷体汉字的特征提取
cy =15.04 返回
四边码
从字符周围边框开始，向内取适当的宽 度，以此宽度分割出四周的四个部分。 根据每一个部分中含有的文字黑像素的 多少分为四级编码(0,1,2,3)。 四边码特征对字符的断线适应性较强。 四边码举例 返回
四边码举例
下图中“昨”字的四边码为“0102”。 返回
返回
图像细化的特点
在细化过程中，图像有规律的缩小 在缩小过程中，图像的连通性质保持不变
返回
图像细化的方法
把一幅图像中的一个3×3区域，对各点 标记名称P1, P2,…, P9, 其中P1位于中心。 如果P1 =1(即黑点)，在下面四个条件同 时满足时，删除P1 (即使P1 =0)。
返回
图像细化举例
返回
特征提取的重要性
印刷体汉字识别中的关键问题是特征提 取问题，尤其是提取那些比较具有分类 价值，同时又比较容易通过程序计算得 到的那些特征，以及那些对字体的不同、 汉字大小的不同和噪声的影响等因素不 敏感的特征。 返回
印刷体汉字的常用识别特征
复杂指数, 四边码, 粗外围特征 粗网格特征, 笔划密度特征 汉字特征点, 包含配选法 基于小笔段的层次结构, 差笔划
对不同大小的文字做变换，使之成为同 一尺寸大小的文字，这个过程被称做大 小归一化。
返回
大小归一化的作用
通过大小归一化，许多特征就能够用于 识别不同字号混排的文字
返回
大小归一化的方法
基于外框的大小归一化 基于散度的大小归一化
返回
基于外框的大小归一化
印刷图像处理中的图像识别算法应用教程
印刷图像处理中的图像识别算法应用教程图像识别算法是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它主要通过分析图像的特征、形状和内容，将图像和事先训练好的模型或数据库进行比对和识别。
在印刷图像处理中，图像识别算法广泛应用于文字识别、图像分类和印刷质量检测等方面。
本文将介绍一些常见的印刷图像处理中的图像识别算法及其应用，以供读者参考。
一、文字识别算法文字识别算法是印刷图像处理中最常见的应用之一，它主要通过将印刷图像中的文字提取出来，并将其转化为可编辑和可搜索的文本。
常见的文字识别算法包括传统的基于特征提取和机器学习的方法，以及近年来兴起的基于深度学习的方法。
传统的文字识别算法首先需要对图像进行预处理，包括图像增强、二值化和去噪等步骤。
接着，通过提取图像中的文字特征，并与已知的字母、数字和符号模型进行匹配，最终得到文字识别结果。
这种方法的优点是算法简单易懂，但在处理复杂的字体和图像时准确率较低。
近年来，基于深度学习的文字识别算法取得了显著的进展。
这种算法不需要人工提取特征，而是通过使用深度卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等模型直接学习图像和文字之间的映射关系。
这种方法能够充分利用大量的标注数据进行训练，其识别准确率明显高于传统方法。
二、图像分类算法图像分类算法是将印刷图像分为不同的类别或类别的问题。
在印刷图像处理中，图像分类算法主要应用于印刷品质量检测、图像检索和文档自动归档等方面。
常见的图像分类算法包括传统的基于特征提取和机器学习的方法，以及基于深度学习的方法。
传统的图像分类算法首先需要从印刷图像中提取出一组特征，如颜色直方图、纹理特征和形状特征等。
接着，通过使用分类器，如支持向量机（SVM）或随机森林（Random Forest）等，将图像分为不同的类别。
这种方法的优点是可解释性强，但在处理大量图像数据时需要人工提取特征，效率较低。
基于深度学习的图像分类算法通过使用卷积神经网络（CNN）或深度残差网络（ResNet）等模型学习图像的特征表示，并将图像分类问题转化为优化问题。
ocr识别技术的应用场景
ocr识别技术的应用场景
随着数字化时代的到来，OCR（Optical Character Recognition）识别技术越来越广泛地应用于各个行业和领域。
OCR技术可以将纸质文本、图像或手写文字等转换为可编辑、可搜索的数字形式，进而提高数据的安全性、可读性和利用率。
以下是一些OCR识别技术的应用场景：
1. 文字识别：
OCR技术可以实现对印刷体、手写体等文字的自动识别，帮助企业、政府、个人等快速处理大量的文档、合同、证书、表格等文件，提高工作效率和精度。
2. 身份证、驾驶证、护照等证件识别：
OCR技术可以快速准确地识别身份证、驾驶证、护照等证件上的文字信息，避免人工处理过程中的错误，提高证件核查效率和准确性。
3. 图像搜索：
OCR技术可以将图像中的文字识别出来，帮助用户快速搜索相关图片，提高搜索效率和准确性。
4. 银行卡、信用卡等卡片识别：
OCR技术可以读取银行卡、信用卡等卡片上的信息，帮助用户快速完成卡片信息的录入和管理，提高卡片使用效率和便利性。
5. 手写字识别：
OCR技术可以将手写的笔记、便签等文字识别出来，帮助用户实现数字化管理和存储，提高信息的利用率和安全性。
总之，OCR识别技术的应用场景越来越广泛，为各行各业的数字化转型提供了有力的支撑和保障。
基于多特征的印刷体数字识别
印刷 体数字序 列 ， 以上 方法 的识 别 率会 有不 同程度
的降低 。 为 了提高 混合字 体 的印刷 体数 字 的准确率 ， 我
法Ⅱ 。 ＿ 和基 于 统计特 征 的方法 。
使 用统 计特 征 的分类 易于训 练 ， 在给定 的训 且
Ｃ Ｈ ＥＮ — ｉ 。 ＬＵ － Ａｉｂ ｎ Ｌｉｎａ
（ ｎ ｒｌＳ ｕ ｈＵｎｖ ｒｉ ｆＦ ｒｓｒ Ｃｅ ｔａ ｏ ｔ ｉｅｓｔ ｏ ｏ ｅ ｔｙ＆ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏｌｇ ｆ ｍｐ ｔｒＳ ｉｎ ｅ Ｃｈ ｎ ｓ ａ ４ ０ ０ ，Ｃｈｎ ） ｙ ｃ ｎ ｌｇ ．Ｃ ｌ ｅｏ ｅ Ｃｏ ｕ ｅ ｃｅ ｃ ， ａ ｇ ｈ １ ０ ４ ｉａ
第３ ｏ裣第 ３ 期
２０ １ １年 ９月
计
算
技
术
与 自 动
化
Ｖｏ － ０， ． ｌ ３ Ｎｏ ３
Ｓ ｐ ｅ ．２ ０ １ １
Ｃｏｍ ｐｕｔｎ ｃ ｏ ｏ ｎｄ Ａｕｔ ｍ ａ ｉ ｉｇ Ｔｅ ｈｎ ｌ ｇｙ ａ ｏ ｔｏｎ
文章 编 号 ：０ ３ １ ９ ２ １ ） ３ １ ５ ０ １ ０ —６ ９ （ ０ １ Ｏ 一Ｏ Ｏ － ４
现 印刷体 数字 的 快 速识 别 。文献 ［ 通 过 数 字 的闭 １ ］
１ 概 述
光学 字符 识别 （ Ｒ 技术 在 通 过 了几 十 年 的 ＯＣ ）
合特征 进行识 别 ， 文献 ［进 一 步 引入 了数 字 的宽 高 ２
比以提高识别 速度 ， 文献 口 则采 用模 型 匹配 的方 法 通过 １ ３个结 构特 征进行 识别 。对 于 固定 字 体 的印
模式识别-第十讲 印刷体汉字识别中的特征提取
9.3.3 粗网格特征
• 把加框p×q点阵文字分割成n×n份，n通 常取8，取每份中黑像素数对整个文字黑 像素数的比例，将所有n×n值排成一列 形成 n 2维特征向量。
• 粗网格特征体现了文字整体形状的分布， 但该特征抗笔划位置干扰的能力差。
9.3.4 笔划密度特征
• 在加框的p×q点阵中，向不同的方向投影，对 文字黑像素的个数做累加计算，并除以文字面 积。通常取水平、垂直、45度和135度四个扫描 方向，每个方向取n个值（通常n=16）作为特征， 形成4n维特征向量。 • 这种从文字四个方向抽取的笔划密度特征叫做四 方向笔划密度特征，它不但对印刷体汉字分类有 较好的效果，对手写印刷体汉字分类也具有价值。
• 一般认为，印刷体汉字要比手写体汉字规范， 因而印刷体汉字识别要容易一些。
• 从一幅复杂版面中切分出印刷单字是一个较困 难的任务。对印刷体汉字能做到低品质、复杂 版面、通用型的识别系统也是很困难的。
9.2 文字的归一化
• 文字被输入到计算机中提取特征前通常 需要把文字做归一化处理。归一化有三 种： • 位置归一化 • 大小归一化 • 笔划粗细归一化
9.3.6 包含配选法
• 许多汉字具有相同的偏旁部首，包含配 选法就是利用这一点对汉字分类。 • 分类用的模板是汉字偏旁部首的骨架图 形。分类时，将输入文字和各标准模板 做“与”运算。
• 根据未知输入文字图像和分类用标准模 板图像“与”的结果是否相同于该标准 图像，可以判断出未知文字属于哪一类。
9.3.2 粗外围特征
• 粗外围特征抽取的过程为：先求出文字的外边框， 再把p×q点阵文字在横向和纵向各分割成n份，n 通常取8。从文字四边框往里面扫描，计算最初 与文字笔划相碰的非文字部分的面积和全部文字 面积之比作为一次粗外围特征(4n维)。
ocr识别技术的应用场景
ocr识别技术的应用场景
OCR(光学字符识别)是一种将图像中的文字转换为可编辑文本的技术。
在当今数字化时代，OCR技术已经广泛应用于各个领域。
1. 文字识别和转换：OCR技术可用于将印刷体的文字转化为可编辑的电子文本，如将书籍、杂志、合同、票据、名片等纸质文件进行数字化处理，便于存储、传输和检索。
2. 身份认证：OCR技术可以用于身份证、护照、驾驶证等证件的身份认证，实现线上实名认证。
3. 交通管理：OCR技术可用于车牌识别，自动识别车辆的牌照号码，实现车辆违章自动抓拍，提高交通管理的效率。
4. 金融领域：OCR技术可用于支票、汇票、存折等金融类别的文件识别，提高金融业务的办理效率。
5. 医疗领域：OCR技术可用于医疗记录、化验报告、处方单等医疗类别的文件数字化，方便医护人员进行数据的管理和查询。
6. 教育领域：OCR技术可用于试卷、考场答题卡等教育类别的文件的数字化处理，提高考试评分、成绩统计的效率。
7. 商务领域：OCR技术可用于商务会议记录、合同、信函等商务类别的文件识别，提高商务活动的效率。
总之，OCR技术的应用场景非常广泛，随着技术的不断改进和完善，其应用范围还将不断扩大。
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基于BP神经网络的印刷体数字识别研究
策略将被权向量空问如期执行 ，权 向量将被动态迭 代搜索， 网络 函数将达到最小误差值 ， 信息提取和记 忆过程得以完成。 １ 正 向传播 ． １
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图 一 Ｂ 网络 正 向传播 图 Ｐ
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隐层的传递 函数为 ￡ ・， （ 输出层 的传递 函数为 ） ｆ・， ２ ）则隐层节点 的输出为（ （ 将阐值写入求和项 中） ：
研 究 ［ ． 电子技 术， ０６ ２（２：９５． Ｊ现代 ］ ２ ０ ，９０）４ ．１
图 二 神 经 网络 训 练 曲线 图
【 马耀 名 ， ４ ］ 黄敏 ． 于 Ｂ 基 Ｐ神 经 网络 的数 字 识别 研 究 ［． Ｊ信息技 术 ， ０ ， ０ ）８ ．８ ］ ２ ７３ （４ ：７８ ． ０ １
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［． Ｊ科技风 ， ０， ４． ］ ２ ８ ２） ０ （ 【 张红 ， ２ 】 刘磊 ， 孙彦峰． Ｂ Ｐ数字识别 自 动监控系 统［ ．、 Ｊ／ 型微型计算机系统， ０９３ （ ） ］Ｊ ２ ０ ，０ ３． ０
［刘浩 ， ３ ］ 白振兴 ．Ｐ网络 的 Ｍａ ａ Ｂ ｔ ｂ实现 及 应用 ｌ
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２ ） 输出 变化 （ 输出 ２ ） 层权值的变化
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印刷体汉字识别技术
印刷体汉字识别技术随着科技的飞速发展，印刷体汉字识别技术已经成为了一个备受的研究领域。
这种技术运用机器视觉和深度学习等方法，自动识别印刷体汉字，对于推动智能化发展、提升工作效率等方面具有重要意义。
印刷体汉字识别技术的发展历程印刷体汉字识别技术的发展可以追溯到20世纪90年代。
当时，该技术主要基于传统的字符识别算法，如SVM、KNN等。
随着深度学习技术的快速发展，印刷体汉字识别技术取得了突破性进展。
2013年，微软亚洲研究院提出了基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，极大地提高了印刷体汉字识别准确率。
印刷体汉字识别技术的应用领域印刷体汉字识别技术的应用范围非常广泛。
首先，在智能化办公领域，该技术可以用于自动化文档处理，如OCR文字识别、自动分类等，提高办公效率。
其次，在文化教育领域，印刷体汉字识别技术可用于数字化图书馆、智能阅卷等，为文化教育资源的利用和评估提供技术支持。
此外，在智能化生产领域，该技术也可以应用于生产线上的质量检测、物品分类等。
提高印刷体汉字识别率的方法和技术为了进一步提高印刷体汉字的识别率，研究者们不断探索新的方法和技术。
首先，深度学习模型的改进是关键。
近年来，研究者们提出了许多针对汉字识别的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等，这些模型在汉字识别任务中取得了很好的效果。
其次，优化字符的预处理方法也很重要，如二值化、去噪、版面分割等，这些技术可以有效提高汉字识别的准确率。
印刷体汉字识别技术的挑战与解决方案尽管印刷体汉字识别技术已经取得了很大的进展，但是仍存在一些挑战。
首先，对于复杂背景和噪声干扰，如何提高识别的准确性是一个难题。
针对这个问题，一些研究者提出了基于注意力机制的模型，通过聚焦于图像的特定区域，提高模型对噪声的鲁棒性。
其次，如何处理不同的字体、字号和排版也是一大挑战。
对此，一些研究者采用了数据增强技术，通过在训练数据中添加不同的字体、字号和排版，提高了模型的适应性。
手写体数字识别实验报告
软件学院12-13-2学期《人工智能》课程项目报告题目：使用SMO方法进行手写体数字识别目录软件学院12-13-2学期《人工智能》课程项目报告 (1)1 问题描述 (2)2 二值化处理 (2)2.1 思想: (2)2.2 OSTU算法： (2)2.3 OTSU算法伪代码： (2)3 降维处理 (2)4．半监督算法 (4)4.1半监督算法流程： (4)4.2半监督算法的主要算法： (4)1）self-Training models： (4)2）Propagating-1-nearest-neighbor： (4)3）CLUSTER-THEN-LABELMETHODS (4)4）Co_Training： (4)5）基于图的算法（Graph based Learning）： (5)4.4半监督学习分类算法的现实价值： (5)5 我使用SVM的SMO算法 (5)5.1 SMO算法基本思想： (5)5.2 应用SMO算法的流程： (5)6 性能分析 (6)6.1.监督学习 (6)6.2.半监督学习（Tri-training） (6)6.3 我们用J48,SMO, NaiveBayes以及BayesNet四种算法对降维后的算法进行训练并求出其准确性，得到如下数据 (7)7 思考总结 (7)1 问题描述手写体数字识别问题，简而言之就是识别出10个阿拉伯数字，由于数字的清晰程度或者是个人的写字习惯抑或是其他,往往手写体数字的形状，大小，深浅，位置会不大一样。
现在我们拥有3006个带标记的数据以及56994的未带标记的数据，而我们的目标就是正确识别出这些手写体数字。
因此我们可以把这些带标记的数据看作经验值，运用一定算法来学习，预测出这些未带标记的数据。
对问题的分析如下：1 考虑到每个值都是0-255之间的一个整型值，对于算法的分析操作会影响性能，我将每个值进行了二值化，变成0，1。
2 考虑到这些数据都是28×28=784维的，维数太大，在后续的学习过程中效率会很低，我对它进行了降维处理。