一些泰语印刷体
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印刷体汉字识别及其MATLAB实现
印刷体汉字的识别及其MATLAB实现 0.汉字识别研究的意义 汉字已有数千年的历史，是中华民族文化的重要结晶，闪烁着中国人民智慧的光芒。同时也是世界上使用人数最多和数量最多的文字之一。现如今，汉字印刷材料的数量大大增加，一些专业单位所接触的印刷材料更是浩如烟海，信息量均是爆炸性增长。然而，汉字是非字母化、非拼音化的文字，因此，如何将汉字快速高效地输入计算机，是信息处理的一个关键问题，也是关系到计算机技术能否在我国真正普及的关键问题，更是传播与弘扬中华民族悠久历史文化的关键问题。而且随着劳动力价格的升高，利用人工方法进行汉字输入也将面临经济效益的挑战。因此，对于大量已有的文档资料，汉字自动识别输入就成为了最佳的选择。因此，汉字识别技术也越来越受到人们的重视。汉字识别是一门多学科综合的研究课题，它不仅与人工智能的研究有关，而且与数字信号处理、图像处理、信息论、计算机科学、几何学、统计学、语言学、生物学、模糊数学、决策论等都有着千丝万缕的联系。一方面各学科的发展给它的研究提供了工具；另一方面，它的研究与发展也必将促进各学科的发展。因而有着重要的实用价值和理论意义。 1.印刷体汉字识别的研究 1.1印刷体汉字识别技术的发展历程 计算机技术的快速发展和普及，为文字识别技术应运而生提供了必备条件。加上人们对信息社会发展的要求越来越高，文字识别技术的快速发展可想而知。印刷体文字的识别可以说很早就成为人们的梦想。印刷体汉字的识别最早可以追溯到60年代，但都是西方国家进行的研究。我国对印刷体汉字识别的研究始于70年代末80年代初。同国外相比，我国的印刷体汉字识别研究起步较晚。从80年代开始，汉字ORC的研究开发一直受到国家重视，经过科研人员十多年的辛勤努力，印刷体汉字识别技术的发展和应用，有了长足进步。 1.2印刷体汉字识别的原理分析及算法研究 汉字识别实质是解决文字的分类问题,一般通过特征辨别及特征匹配的方法来实现。目前汉字识别技术按照识别的汉字不同可以分为印刷体汉字识别和手写体汉字识别。印刷体汉字识别从识别字体上可分为单体印刷体汉字识别与多体印刷体汉字识别。 印刷体汉字识别的流程如图1-1所示：
自由手写体数字识别系统的设计与实现
自由手写体数字识别系统的设计与实现 戴建辉 信息科学与工程学院，电子信息工程系 指导老师：吴谨 摘要：本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。 关键词：手写体数字；预处理；模式识别；特征提取 Abstrct： This paper describes and designs a free handwritten number recognition system. Firstly, the pretreatment of the character to be recognized is introduced, including binarization, smoothing, normalization and thinning. Next, how to extract the structural features of the numbers is discussed, and we describe the constructing method of repository. Finally, we use the method of template matching, based on repository, to recognize the digital number. Matlab is used as a program tool to realize this free handwritten digital recognition system with friendly graphical user interface. The experimental results show that the rate of the recognition system is high, and the proposed method is robust to noise. Keywords: handwritten number; pretreatment；pattern recognition; feature extraction 1 引言 OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别技术，是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像，然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。OCR是模式识别的一个分支，按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。而手写体识别又可分为受限手写体和不受限手写体两类；按识别方式可分为在线识别和脱机识别两类。 字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（如：汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类
数字识别论文
保密类别编号 毕业论文 数字识别实现 学院计算机学院 专业软件工程 班级2班 姓名王茜 指导教师黄祥林 中国传媒大学 年月日
数字识别实现 王茜 摘要 在信息化飞速发展的时代，光学字符识别是一种重要的信息录入与信息转化的手段。数字识别作为光学字符识别中的一个分支，在车牌识别、邮政编码识别、统计报中等领域有着非常广泛的应用，用数字识别系统代替手工录入，可节约大量的人力和财力。因此，数字识别的研究有着重大的现实意义。 本文主要研究的即数字识别问题。首先，对数字图像的预处理工作进行了详细的介绍，其中包括：二值化、字符切分、归一化等。接着介绍了当前数字识别的几种常用方法。然后重点描述了用于印刷体数字识别的模板匹配法和基于整体特征的快速手写体数字识别法的原理，并给出了算法实现的过程。 实验结果证明，上述算法能取得较好的识别效果。 关键词：数字识别，图像预处理，模板匹配，整体特征
Xi. Wang ABSTRACT OCR (Optical Character Recognition) has become one of the important methods in gathering information and information transformation. Digit recognition has a promising business feature in many fields in society, for example the car license plate recognition、postcode recognition, the statistics of report forms, financial report forms. So the researching on the Digit recognition is one of the important things. The paper describes the basic process and methods of numeral recognition system. First, Keywords: Numeral recognition \
基于神经网络的印刷体数字字符的识别_周泽华
１１０ 基于神经网络的印刷体数字字符的识别 ＊ 周泽华，胡学友，谭 敏，张为堂 （合肥学院电子信息与电气工程系 合肥，２３０６０１） 摘 要：提出了一种基于ＢＰ网络的印刷体数字字符的识别方法。通过对ＢＰ网络的研究与学习，设计了一种结构合理，收敛速率快的ＢＰ网络。实验结果表明，该方法对标准的印刷体数字字符的识别率达到了１００％，对有１～３度倾斜角度的字符识别率也达到了９６％以上。 关键词：神经网络；ＢＰ网络；印刷体数字字符识别 Abstract: A method based on BP neural network was put forward to realize printed numeric character diagnosis, with satisfied results in experimental test. The rate reaches 100% for standard printed numbers and more than 96% for tilt character with 1-3 angles. Key words: Neural network ; BP network ; Printed numeric character 中图分类号：ＴＰ１８１ 文献标识码：Ｂ 文章编号：１００１－９２２７（２００９）０５－０１１０－０３ ０ 引 言 印刷体数字识别有极大的实用价值，它可以应用于身份证号码识别、汽车牌照识别、银行票据识别等各种印刷体编号的识别，涉及到交通、银行、教育和邮政等多个领域。它是字符识别的一个重要分支，现有的识别方法主要可分为两类 ：基于统计特征的方法［１］ 和基于结构特征的 方法 ［２］ 。由于印刷体数字恰是一种结构性字符，一般采用 “特征提取＋分类器”的方法［３－５］ 进行分类识别。 近年来，人工神经网络以其高度并行性、良好的容错性、联想记忆功能力、自适应和自学习等特点，备受人们重视，在字符识别领域得到了广泛的应用。本文对神经网络分类器进行研究，提出了一种基于ＢＰ网络的印刷体数字字符识别系统的实现方法，为印刷体数字字符识别提供了一条识别率高，识别速度快的新途径。１ 人工神经网络 神经网络是由大量处理单元（神经元、处理元件、电子元件、光电元件等）广泛互连而成的网络，它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，反映了人脑功能的基本特征。人工神经网络是一个并行的分布处理结构，它的工作原理是以人脑的组织结构和活动规律为背景，反映了人脑的很多特征，但并不是对人脑部分的真实实现。人工神经网络是通过人工神经元模型来实现模拟生物神经元，人工神经元相当于一个多输入单输出的非线性阈值器件。 ＢＰ神经网络是指采用了ＢＰ算法的多层前向神经网络。典型的三层ＢＰ神经网络结构如图１所示。它由输入层、隐含层（中间层）和输出层组成。其中，X １，X ２，…X ３为输入向量，T １，T ２，…T n 为神经元的阈值，W ij ，W jp 为连接权值，Y １，Y ２，…Y n 为输出向量。网络按有导师指导的方式进行学习，输入信息传播到隐含层结点上，经过ｌｏｇｓｉｇ型（也可以是其他函数）的激活函数运算后，将隐含结点的输出信息传播到输出结点，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。如果输出层不能得到期望输出，即实际输出值与期望输出值之间有误差，那么就将误差信号沿原来的连接通路返回，逐次向输入层传播并进行计算，逐层修正各连接权，再经过正向传播过程。这两个过程反复进行，使得误差信号不断减小，网络对输入信息响应的正确率不断提高。当误差达到所期望的要求时，网络的学习过程就结束。 图１ 典型的三层ＢＰ神经网络结构 ２ ＢＰ网络的设计与实现２．１ 字符特征提取 在进行ＢＰ网络设计之前，我们要对待识别的字符进行特征提取，本设计是选取字符的网格特征作为识别的特 收稿日期：２００９－０５－２０ ＊基金项目：安徽省教育厅自然科学研究重点项目（ＫＪ２００９Ａ５５）、合肥学院科研发展基金重点项目（０９ＫＹ０２ＺＤ）、合肥学院自然科学研究发展基金一般项目（０９ＫＹ０２ＺＲ）资助。 作者简介：周泽华（１９８２－），男，安徽宿松人，助教，硕士，主要研究方向为数字图像处理。 基于神经网络的印刷体数字字符的识别 周泽华，等
自由手写体数字识别系统的设计与实现
自由手写体数字识别系统的设计和实现 摘要：本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。 关键词：手写体数字；预处理；模式识别；特征提取 Abstrct： This paper describes and designs a free handwritten number recognition system. Firstly, the pretreatment of the character to be recognized is introduced, including binarization, smoothing, normalization and thinning. Next, how to extract the structural features of the numbers is discussed, and we describe the constructing method of repository. Finally, we use the method of template matching, based on repository, to recognize the digital number. Matlab is used as a program tool to realize this free handwritten digital recognition system with friendly graphical user interface. The experimental results show that the rate of the recognition system is high, and the proposed method is robust to noise. Keywords: handwritten number; pretreatment；pattern recognition; feature extraction 1 引言 OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别技术，是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像，然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。OCR是模式识别的一个分支，按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。而手写体识别又可分为受限手写体和不受限手写体两类；按识别方式可分为在线识别和脱机识别两类。 字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（如：汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多使用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核心技术是手写数字识别。因此，手写数字的识别研究有着重大的现实意义，一旦研究成功并投入使用，将产生巨大的社会和经济效益。 在整个OCR领域中，最为困难的就是脱机自由手写字符的识别。到目前为止，尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就，但距离实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上，经过多年研究，研究工作者已经开始把它向各种实际使用推广，为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。 本文首先介绍了自由手写体数字识别的基本原理，包括数字图像预处
手写数字识别技术的应用
手写数字识别技术的应用 林晓帆丁晓青吴佑寿 手写数字识别（handwritten numeral recognition）是光学字符识别 技术（optical character recognition，简称ocr）的一个分支，它研究的 对象是：如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。 在整个ocr领域中，最为困难的就是脱机手写字符的识别。到目前为止，尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就，但距实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上，经过多年研究，研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广，为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。 一、研究的实际背景 字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（如：汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核心技术是手写数字识别。这几年来我国开始大力推广的“三金”工程在很大程度上要依赖数据信息的输入，如果能通过手写数字识别技术实现信息的自动录入，无疑会促进这一事业的进展。因此，手写数字的识别研究有着重大的现实意义，一旦研究成功并投入应用，将产生巨大的社会和经济效益。
二、研究的理论意义 手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题，也有着重要的理论价值： 1．阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号，对手写数字识别的研究基本上与文化背景无关，这样就为各国，各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。在这一领域大家可以探讨，比较各种研究方法。 2．由于数字识别的类别数较小，有助于做深入分析及验证一些新的理论。这方面最明显的例子就是人工神经网络（ann）———相当一部分的ann模型和算法都以手写数字识别作为具体的实验平台，验证理论的有效性，评价各种方法的优缺点。 3．尽管人们对手写数字的识别已从事了很长时间的研究，并已取得了很多成果，但到目前为止机器的识别本领还无法与人的认知能力相比，这仍是一个有难度的开放问题（openproblem）。 4．手写数字的识别方法很容易推广到其它一些相关问题———一个直接的应用是对英文这样的拼音文字的识别。事实上，很多学者就是把数字和英文字母的识别放在一块儿研究的。 三、研究的难度 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