文字识别算法
基于模式识别的文字图像识别算法研究
基于模式识别的文字图像识别算法研究第一章：引言随着人工智能技术的快速发展，图像识别技术逐渐成为研究的热点。
文字图像识别作为图像识别的一种重要应用，已经在许多应用场景中得到了广泛应用，如人脸识别、印刷体字识别、车牌识别等领域。
然而，文字图像识别技术存在着许多难点和挑战，如光照不均匀、噪声干扰、模糊变形等问题，这些问题需要专业的算法和模型进行解决。
本文将对基于模式识别的文字图像识别算法进行研究和分析。
第二章：相关技术背景2.1 模式识别技术模式识别技术指的是从特定数据中识别出对应模式，然后根据这些模式进行分类或预测。
它是计算机视觉领域中最常用的技术之一，也被广泛应用于语音识别、信号处理等领域。
模式识别技术包括特征提取、特征选择、分类器设计等步骤。
2.2 文字图像识别技术文字图像识别技术是指将图像中的文字信息转换为可编辑的文本形式，从而实现自动识别的过程。
通常情况下，文字图像识别技术可以分为以下几个步骤：预处理、文本行分割、字符分割、特征提取和分类等步骤。
第三章：基于模式识别的文字图像识别算法3.1 文字图像预处理在基于模式识别的文字图像识别算法中，预处理是非常重要的一步。
图片经过预处理后，能去除一些噪声干扰和模糊变形，从而提高后续文本行分割和字符分割的准确性。
常用的预处理方法包括二值化、滤波、边缘检测等。
二值化方法可以将图像转换为二值图，并去除一些噪点。
滤波方法可以平滑图像，使得后续分割算法更容易进行。
边缘检测方法可以检测出图像边缘信息，提取出图像特征。
3.2 特征提取特征提取是指将图像中的信息转换为可供分类器处理的特征向量。
不同的特征提取方法将会对字体识别的效果产生巨大的影响。
特征提取常用的方法包括灰度共生矩阵、小波分解、HOG等。
灰度共生矩阵是将图像分块后，统计块内像素的灰度共生分布，从而生成特征向量。
小波分解是将图像进行小波变换，把图像分成高、低频成分，从而提取出不同尺度的特征信息。
HOG方法是将图像分块后，计算每块内梯度的方向直方图，从而提取出图像的纹理特征。
识别方法简单易懂
识别方法简单易懂一、识别方法的分类识别方法可以有很多种，比如说图像识别方法、声音识别方法、文字识别方法等。
就拿图像识别方法来说，它在我们的生活中可有用了。
像是一些手机软件，能够识别植物、动物啥的。
你只要对着那个东西一拍，它就能告诉你这是啥，这背后就是图像识别方法在起作用呢。
声音识别也很常见，像语音助手，你说句话，它就能听懂你说的啥，然后给你回应。
文字识别也很方便，你要是想把纸上的文字变成电子文档，用文字识别软件一扫就搞定了。
二、简单的图像识别方法1. 特征提取这就像是给图像找特点。
比如说识别一只猫，猫有眼睛、耳朵、尾巴这些特征。
我们通过一些算法，把这些特征从图像里找出来。
就像是在一群东西里找一个有特定标记的东西一样。
像猫的眼睛可能是圆圆的，颜色可能是蓝色或者绿色啥的，这就是它的特征，我们把这些特征数据化，然后计算机就能根据这些数据来判断是不是猫。
2. 模型匹配我们把提取出来的特征和已经存在的模型进行对比。
比如说我们有一个猫的模型库，里面有各种各样猫的特征数据。
当我们提取到一个疑似猫的图像特征后，就和这个模型库里的数据进行比对。
如果比对上了，那这个图像就很可能是猫。
这个过程就像是拿着一把钥匙去开不同的锁，直到找到合适的锁为止。
三、简单的声音识别方法1. 声音信号处理首先得把声音信号进行处理。
声音是一种波，我们要把这个波转化成计算机能读懂的数据。
这就像是把一种语言翻译成另一种语言一样。
比如说把声音的频率、振幅这些信息提取出来，然后把它们变成数字信号，这样计算机才能对声音进行分析。
2. 语音模板匹配我们把处理后的声音数据和已经存在的语音模板进行匹配。
就像我们人听声音判断是谁在说话一样。
计算机也是根据声音的特征去匹配它可能是谁说的话。
比如说我们设定了一个语音密码，当我们说这个密码的时候，计算机就会把我们说的声音和设定好的语音模板进行对比，如果一样，那就通过验证了。
四、简单的文字识别方法1. 图像预处理对于要识别的文字图像，我们要先进行预处理。
文字检测与识别技术使用教程与效果评估
文字检测与识别技术使用教程与效果评估文字检测与识别技术是一种通过计算机视觉技术，识别图像或视频中的文字，并将其转化为可编辑或可搜索的文本的方法。
它在各种应用中发挥着重要的作用，如自动驾驶、文档扫描、图像搜索等。
本文将介绍文字检测与识别技术的基本原理、使用教程以及效果评估。
一、文字检测技术原理及使用教程文字检测技术旨在从复杂的图像或视频中准确地定位和提取出文字区域。
下面是文字检测技术的基本工作流程：1. 图像预处理：使用图像处理技术，如灰度化、二值化、滤波等，将原始图像转化为合适的形式，以便进一步进行文字检测。
2. 边缘检测：通过应用边缘检测算法，如Canny算法，检测图像中的边缘，以寻找潜在的文字区域。
3. 文字区域生成：根据边缘检测结果，使用聚类算法或连通域分析技术，将相邻的边缘像素分组为文字区域。
4. 文字区域筛选：通过形状、纵横比等特征，对生成的文字区域进行进一步的筛选，排除非文字区域。
5. 文字定位：使用定位算法，如基于文本行的投影算法，将文本区域正确地定位出来。
完成文字检测后，接下来是文字识别技术的应用。
文字识别技术通过将图像中的文字转化为计算机可读的文本形式，可以实现多种功能，如自动翻译、信息提取等。
以下是文字识别技术的基本工作流程：1. 字符分割：将文字区域中的字符进行分割，以便单独识别每个字符。
2. 字符特征提取：根据字符的特征，如颜色、形状、纹理等，将字符转化为计算机可识别的特征向量。
3. 字符分类：使用机器学习算法，如支持向量机、深度神经网络等，对特征向量进行分类，以识别每个字符。
4. 文本重组：将识别出的字符按照正确的顺序重组成可读的文本。
二、文字检测与识别技术的效果评估对文字检测与识别技术的效果评估是保证其准确性和可用性的重要环节。
以下是几种常用的效果评估指标：1. 文字检测评估指标：- 准确率（Precision）：指文本区域正确检测出的比例。
计算公式为真正例数/（真正例数+假正例数）。
高精度文字方向检测与识别
对未来研究的展望
深入研究文字识别相关技术
未来可以进一步研究文字识别相关的深度学习技术、图像 处理技术等，提高文字识别的准确率和速度。
探索更多应用场景
除了文档识别、车牌识别等常见场景外，还可以探索文字 识别在更多领域的应用，如自然场景下的文字识别、手写 文字识别等。
加强跨领域合作
文字识别涉及多个学科领域的知识和技术，未来可以加强 跨领域的合作与交流，共同推动文字识别技术的发展。
深度学习在文字识别中的应用
利用深度学习模型提高文字识别的准确率和鲁棒 性。
03
高精度文字方向检测算法研究
基于投影分析的文字方向检测
投影分析原理
利用文字在图像中的投影特征，通过计 算水平和垂直方向的投影分布来判断文
字方向。
投影分析算法实现
根据预处理后的图像，计算水平和垂 直方向的投影直方图，通过分析直方
06
结论与展望
本研究的主要贡献
提出了高精度文字方向检 测算法
通过深度学习技术，实现了对文字方向的准 确检测，有效提高了文字识别的准确率。
实现了多语言文字识别
本研究不仅针对中文文字，还可以识别英文、数字 等多种语言文字，具有较强的通用性。
解决了复杂背景下的文字 识别问题
针对复杂背景、光照不均等问题，本研究提 出了有效的解决方案，提高了文字识别的鲁 棒性。
THANKS
感谢观看
循环神经网络（RNN）
RNN适用于处理序列数据，如文字序列。通过记忆单元和门控机制，RNN能够捕捉文 字序列中的时序信息和上下文信息，从而提高识别准确率。
注意力机制
在深度学习模型中引入注意力机制，可以使模型更加关注文字图像中的重要区域，进一 步提高识别准确率。
古文字识别扫描
古文字识别扫描古文字是中国历史文化中传承不断、极其重要的一种文字类型，其文字历经千年而不衰，代表着中国早期社会的思想及文化。
近几年来，随着科技的发展，人们发展出了一种新的手段古文字识别扫描，来识别古文字。
古文字识别扫描技术乃是运用光学分析和印刷图像识别技术，将古文字的图像转换为电子文件的一种技术。
相比传统的古文字识别，古文字识别扫描技术具有识别速度快、准确度高、成本低等优势，被广泛应用于收集和研究古文字。
古文字识别扫描技术主要分为三个步骤：图像预处理、文字提取和文字识别。
第一步是图像预处理，是指将古文字图像转换为灰度图像，以减少噪声、提高古文字图像的清晰度，便于后续文字提取和识别。
第二步是文字提取，指的是从灰度图像中提取出古文字，包括对古文字的轮廓、程度、粗细等特征分析。
文字提取算法主要是基于边缘检测算法，例如基于细节的Canny边缘检测算法、基于全局的Sobel 算子边缘检测算法、基于噪声抑制的均值滤波算法等。
第三步是文字识别，是指将提取出的古文字图像根据文字方向及粗细辨识为文字代码，通常古文字识别算法主要分为了基于模板匹配算法和基于神经网络的算法两大类。
基于模板匹配的古文字识别算法，是指将测试文字图像和库中的模板文字图像相进行比较，以确定测试文字属于哪一项。
基于神经网络的古文字识别算法则是根据库中识别出的古文字经过多次学习后，训练出一个或多个神经网络，将输入图像和库中图像进行比较，识别出古文字。
目前，古文字识别扫描技术已经广泛应用于古文字的收集、研究及保护等方面，对于保存传统文字文化具有重要的意义。
不仅可以快速准确的收集古文字，更可以帮助学者对古文字的分析、记录及保护。
但是，由于古文字识别扫描技术仍处于发展初期，仍有诸多技术挑战，比如纹理复杂、特征分布复杂、噪声大等，所以扫描识别古文字仍存在一定的技术困难。
因此，在古文字识别扫描技术发展过程中，有必要加强研究，利用深度学习、机器学习等新技术来改进古文字识别扫描技术，以便更准确、更快速的完成古文字识别扫描，为中国传统文化的传承及保护作出贡献。
生活中常见的文字识别有哪些
生活中常见的文字识别有哪些文字识别是指将图像上的字符转换成可被计算机识别和理解的文本字符串。
文字识别技术是信息识别领域中的一个重要组成部分，应用十分广泛。
比如在实际生活中，我们常常会用到文字识别技术，如填写表格、交通路牌、电子故障报告单等都会需要文字识别。
首先，自动化计算机视觉文字识别技术是指通过运用机器视觉技术识别几乎任何字母和数字的形式。
它可以被用来自动识别一系列的纸质和电子文档，并迅速地提取重要的信息。
其次，面部识别文字识别技术，也就是人脸识别文字识别。
ŌCR系统使用一组计算机上的算法，对人脸的照片来进行文字识别，以获得具有特定含义的文本字符串。
不仅如此，面部识别文字识别技术还能利用图像和视频内容中的个性化特征来识别一个人，确保安全性。
再次，语音(声纹)文字识别技术是一项技术，可以使用声音或者声纹识别文本信息。
它可以用在比如银行对话系统，呼叫中心以及其他需要识别人声信息系统中。
这种技术具有更高的准确性和灵活性，在可识别较困难文本上表现更出色。
此外，多模态文字识别技术指的是结合使用多种文字识别技术来识别图像上的文字，比如将人脸识别文字识别，声纹识别文字识别，自动化计算机视觉文字识别技术等结合起来，可以提高识别准确性，更快捷地实现文本内容提取。
最后，机器学习(ML)文字识别技术。
机器学习技术指的是利用计算机的有关模型，结合实际的数据，让机器通过学习而获取文字识别能力。
例如，利用训练（数据集来提供成千上万的样例）和算法，实现文字识别，从而避免手工输入。
总之，文字识别技术在现实生活中有着广泛的应用，如自动化计算机视觉文字识别、面部识别文字识别、语音(声纹)文字识别、多模态文字识别技术、机器学习(ML)文字识别技术等。
它们有着不同的应用领域，每一种文字识别技术都可以为我们的实际生活带来便利和提高效率。
ocr文字识别技术总结
ocr文字识别技术总结OCR文字识别技术总结随着数字化时代的到来，大量的纸质文档需要转化为电子文件，使得OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术逐渐成为热门技术。
OCR技术的发展，为我们提供了一种高效、准确的方式来将纸质文档转化为可编辑的电子文件。
本文将对OCR文字识别技术进行总结，并探讨其应用领域和未来发展方向。
一、OCR文字识别技术简介OCR文字识别技术是指利用计算机对图像中的文字进行自动识别和转化为可编辑文本的技术。
其核心原理是通过对图像进行分析和处理，将图像中的文字转化为计算机可以识别和处理的字符编码。
OCR技术的发展经历了多个阶段，从最初的模板匹配，到现在的基于深度学习的方法。
随着计算机计算能力和算法的不断提升，OCR 技术的准确率和速度也得到了大幅提高。
二、OCR文字识别技术的应用领域1. 文档扫描与管理：OCR技术可以将纸质文档扫描后转化为可编辑的电子文件，实现文档的数字化管理，提高工作效率。
2. 自动化办公：OCR技术可以将图片中的文字提取出来，实现自动化的文字识别和处理，减少人工干预，提高工作效率。
3. 金融和证券业：OCR技术可以用于银行、证券公司等金融机构的票据识别和数据录入，提高数据处理的准确性和效率。
4. 物流和快递业：OCR技术可以用于快递单号的自动识别和跟踪，提供更准确、更及时的物流查询服务。
5. 图书馆和档案管理：OCR技术可以用于图书馆和档案馆的文献资料数字化和检索，方便用户获取所需信息。
三、OCR文字识别技术的优势和挑战1. 优势：a. 高准确率：随着深度学习的应用，OCR技术的准确率已经达到甚至超过人眼识别。
b. 高效率：OCR技术可以对大量的文档进行自动化处理，提高工作效率。
c. 数据可编辑：OCR技术可以将图像中的文字转化为可编辑的文本，方便后续的文字处理和编辑。
2. 挑战：a. 多样性处理：OCR技术需要应对各种复杂的图像情况，如不同字体、大小、颜色、倾斜程度等，需要不断进行算法优化。
有关文字识别的模板匹配有关的技术
1. 文字识别的模板匹配技术简介文字识别（OCR）的模板匹配技术是一种常见的文字识别方法。
它通过比对图像中的文字与预先设定的模板进行匹配，来实现对文字的识别和提取。
这种技术通常应用于印刷体文字的识别，具有较高的精度和稳定性。
2. 模板匹配技术的原理模板匹配技术的原理是通过将待识别的文字图像与预先制作的模板进行逐像素比对，找到最相似的部分，从而确定文字的位置和内容。
这种方法要求模板和待识别图像之间的尺寸和角度要尽量一致，同时还需要考虑光照和噪声等因素对匹配的影响。
3. 模板匹配技术的优势和局限模板匹配技术的优势在于对文字的准确度较高，尤其是对于规整的印刷体文字。
然而，它也存在一定的局限性，例如对于手写文字、变形文字或者不规则排列的文字识别准确度较低，还容易受噪声和光照变化的影响。
4. 模板匹配技术的应用领域模板匹配技术在诸如银行卡识别、车牌识别、文件扫描和图书数字化等领域得到广泛应用。
它能够快速准确地提取出文字信息，并且可以通过优化算法和硬件设备来提高识别速度和稳定性。
5. 个人观点与展望对于一些特定场景下的印刷体文字识别任务，模板匹配技术仍然是一种有效的方法。
但随着深度学习和神经网络等技术的发展，基于特征的文字识别方法可能会逐渐被深度学习模型所取代，这些模型能够更好地处理复杂的字体、排版和语言等问题，从而实现对各种文字形式的高精度识别。
结语文字识别的模板匹配技术在特定场景下仍具有重要意义，但随着科技的不断进步和发展，我们有理由相信，在未来的技术创新中，会有更多更先进的方法能够实现对文字的更准确、更快速的识别和处理。
文字识别（OCR）的模板匹配技术是一种常见的文字识别方法，它在如今的数字化世界中扮演着越来越重要的角色。
随着人们对数字信息的需求不断增加，文字识别技术的发展也变得日益迫切。
模板匹配技术作为一种成熟稳定的文字识别方法，具有一定的优势和局限性。
模板匹配技术的原理可以简单理解为对图像进行像素级的比对，找到最相似的部分。
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题 目 图像分割技术 学 院 计算机科学与技术 班 级 计软1401 学 生 兰俊锋 学 号 *********** 文字识别是智能识别技术中的一个重要技术。文字具有便于信息保存和传递的优点，使信息在时间和空间上得以迅速扩散。在人们的日常生活中，在机关事务处理、工业以及商业交往中，需要识别文字的数量如同天文数字，但利用计算机识别的文字量却很少。最近几年，随着计算机技术、数学和图像技术的发展，文字识别的应用领域逐步扩大，目前较为活跃的应用包括数字识别，文字识别等。文字识别是指用计算机字典、高速地识别现在介质（如纸张等）上的数字、英文符号或汉字。文字识别实际上就是解决文字的分类问题，一般通过特征及特征匹配的方法来进行处理。 本文将从算法、应用两方面介绍文字识别技术，本文介绍的文字识别应用有英文字母识别、车牌特殊文字识别、书写文字识别、特殊文字识别。 文字是人类相互交流信息的重要工具。社会发展进入信息时代，人们已不再停留在用自己的耳朵和眼睛去直接获得这些信息，而是使用计算机将文字自动的输入计算机，用计算机对他们进行处理，随时以各种方式满足人们的不同需要。因此，研究如何用计算机自动识别文字图像，解决文字信息自动输入计算机，并进行高速加工处理的问题已引起大家的广泛关注。 归一化算法一般作为一种图像的预处理技术，其目的是将采集到的原始图像转换成特征提取器所能接受的形式(灰度图像或二值图像)，消除一些与类别无关的因素(噪声消除、归一化等) 。从理论上讲，经过归一化后的骨架应该是宽度为一的中心线，但这是不可能的。不同的硬件设备和不同的算法得出的结果可能不是唯一的，其结果与原图案的扭曲程度也是不～样的，扭曲程度尽量的小应该是归一化算法追求的目的之一 。既然预处理是为后续的特征提取和分类器设计服务的，那么预处理方法的选择就应该有利于特征的提取，以使分类变得简单。 汽车牌照识别，在高速公路收费、电子警察和治安卡口等系统中有重要的应用价值。作为图像识别的典型问题，汽车牌照识别的研究有很长的历史，但因为实际路况的高度复杂性（如车速、光线、污染及变形等），目前的性能还不能令人满意。
1. 文字识别过程概述
一般来说，文字图像的识别过程主要由以下4 个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确地分离单个文字；③正确识别单个文字；④正确地连接单个文字。其中①、④属于文字图像分析技术问题，③属于文字识别技术问题。关于②，由于仅从分割处理不能对其进行评价，通常采用文字识别地评价值来判断分离的正确性。单纯的文字识别是指经二值化处理后的单个文字识别。 1.1. 文字识别系统的原理及组成 文字图像的识别的原理如下图所示。图中光电变换检测部分的主要功能，是对纸面上的文字进行光电转换，然后经模数转换成具有一定灰度的数字信号，送往其后的各部分进行处理和识别。常用的检测设备是扫描仪，CCD 摄像头等。文字图像分割的目的就是根据文字图像的特征的视线文字图像区域的定位和分割，将真正的文字图形分割出来，以便后续进行识别，识别与处理部分的功能是将已分割出的文字图形信息加以区分，去除信号中的污点、空白等噪声，增强文字图像的信息。并根据一定的准则除掉一些非本质信号，对文字的大小、位置和笔画粗细等进行规范化，以便简化判断部分的复杂性。特征提取部分是从整形和规范化的信号中抽取反映字符本身的有用信息，供识别部分进行识别。作为特征提取的内容是比较多的，可以是几何特征，如文字线条的端点、折点和交点等。识别判断部分则是根据抽取的特征，运用一定的识别原理，对文字进行分类，确定其属性，达到识别的目的，实际上判断部分就是一个分离器。 识别系统学习部分的功能是生成计算机特征字典，学习根据已准备好的多个字样，抽出代表该字的特征，进行修改，按照字典的规定位置存放该特征。学习分为两种：一种是在人的参与下进行，称为“有教师”学习；一种由计算机自动进行，称为“无教师学习”。
1.2. 文字识别的方法 文字识别是指用计算机字典、高速地识别现在介质（如纸张等）上的数字、英文符号或汉字。文字识别实际上就是解决文字的分类问题，一般通过特征及特征匹配的方法来进行处理。 特征判别是通过文字类别（例如英文或汉字）的共同规则（如区域特征、四周边特征等）进行分类判别。它不需要利用各种文字的具体知识，根据特征抽取的程度（知识的使用程度） 分解到地使用结构分析的办法完成字符的识别。 匹配的方法则是根据各国文字的知识（称为自动）采取按形式匹配的方法进行。按实现的技术途径不同又可分为两种：一种是直接利用输入的二维平面图像与字典中记忆的图像进行全域匹配；另一种是只抽出部分图像与字典进行匹配。然后根据各部分形状及相对位置关系，与保存在字典中的知识进行对照，从而识别出每一个具体的文字。前一种匹配方法适合于数字、英文符号一类的小字符集；后一种匹配方法适用于汉字一类的大字符集。 1.3. 边缘检测 边缘(Edge)是指图像局部亮度变化量最显著的部分。边缘主要存在于目标与木板、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征提前和形状特征提取等图像分析的重要基础。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一。 图像中的边缘通常与图像亮度或图像亮度的一阶导数的不连续性有关。图像亮度的不连续可分为：①阶跃不连续，即图像亮度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异；②线条不连续，即图像亮度突然从一个值变化到另一个值，保持一个较小的行程后又返回到原来的值。在实际中，阶跃和线条边缘图像是很少见的，由于大多数传感元件具有低频特性，使得阶跃边缘变成斜坡型边缘，线条边缘变成屋顶形边缘，其中的亮度变化不是瞬间的，而是跨越一定的距离。 对一个边缘来说，有可能同时具有阶跃和线条边缘特性，例如在一个表面上，由一个平面变化到发线方向不同的另一个平面上就会产生阶跃边缘；如果这一表面具有镜面反射特性且两平面形成的棱角比较圆滑，则当棱角圆滑表面的法线经过镜面反射角时，由于镜面反射分量，在棱角圆滑表面上会产生明亮光条，这样的边缘看起来像在阶跃边缘上叠加了一个线条边缘。由于边缘可能与场景中物体的重要特征对应，所以它是很重要的图像特征。比如，一个物体的轮廓通常产生阶跃边缘，因为物体的图像亮度不同于背景的图像亮度。
2. 简单贝叶斯分类器 简单贝叶斯分类器（Simple Bayes Classifier或Naïve Bayes Classifier）[1]假定特征向量的各分量间相对于决策变量是相对独立的。对于特征向量为X=[x1,x2,…xd]T的测试样本，它属于第Ci类的条件概率为： P(Ci|X)=P(X|Ci)*P(Ci)/P(X) =(P(Ci)/P(X)) (1) 对每一个类别（即取不同的值）都计算上面的条件概率，最终的识别结果为条件概率最大的那一类别。虽然简单贝叶斯分类器是基于独立性假设的，在违背这种假定的条件下简单贝叶斯也表现出相当的健壮性和高效性678，它已经成功地应用到分类、聚类等问题中。
2.1. 简单贝叶斯分类器在切分中的应用 在确定文字的最佳候选后边界时，假设有m个候选后边界，分别对应m个候选切分结果，用d种特征来衡量其合理性，记为Xj=[x1,x2,…xd]T, j(=1,2…m)。。则，当文字为Ci类（C1、C2、C3）分别表示汉字、英文和数字、标点类别），且后边界为第j个候选后边界的概率为： P(Xj,Ci)=P(Xj|Ci)*P(Ci) = P(Ci) (i=1,2,3 j=1,2…m) (2) 以上公式（2）与公式（1）不同的是，公式（1）只需要确定一个值，即观测值X对应的类别；而公式（2）不仅需要确定一个候选后边界切分出文字的种类，还需要确定m个候选后边界那一个最合适。显然，使P(Xj|Ci) 取最大值时的j就对应了最佳切分位置，而相应的i即为对文字类别的定义。
2.2. 特征提取 文中的贝叶斯分类器用到的特征可分为两种：一种是文字形状和结构方面的特征，包括6种文字外形特征（文字高度、宽度、字间距离、覆盖率、高宽比[2] 、纵向起始位置）和3种后边界特征（后边界穿越笔划数、后边界投影值、后边界上下穿越笔划点距离）；另一种是文字内容特征，包括16维方向线素特征（把文字分成不重叠的2×2块，每块提取出水平、垂直、45°和135°4个方向的方向线素特征）。第一种特征里，除了覆盖率和高宽比外都需要特征归一化。这里用图像中的汉字平均高和宽对它们归一化。因此，切分过程的第一步需要估计基本参数：汉字平均高和宽。 在研究中发现，文字切分中最容易出现的错误是：（1）把汉字的偏旁、部首等部件当成英文、数字或标点单独切开；（2）把英文、数字或标点与汉字切在一起。为了有较好的切分效果，就需要抽取出能够区分这些错误的特征。一级汉字中容易切开的汉字有以下几种：（1）“八”，“儿”，“川”，“非”，“加”，“旧”，“别”，“训”；（2）“叫”，“礼”，“仆”，“讨”，“引”，“很”；（3）“必”，“小”，“心”；（4）“懊”。第1、3 种字，单个字左右部分容易切开；第2、4种字，由于有左边的部首，左右部分也容易切开；第1、2种汉字易被当成英文或数字类文字切开；第2、4种汉字左边的点易被当成标点类文字切开。为此，把上面4种文字易被切开的部分定义为新的文字类别：部件类，用C4来表示它；该类仅用于提取特征。