第11讲印刷体汉字的分类和识别
中文印刷体文档识别技术
中文印刷体文档识别技术第1章绪论1.1 中文印刷体文档识别基本原理1.2 中文印刷体文档识别研究现状1.2.1 印刷体文档的汉字识别1.2.2 印刷体文档的公式识别1.2.3 印刷体文档的表格识别1.3 中文印刷体文档识别中的难点第2章中文印刷体文档图像预处理2.1 中文印刷体文档图像采集2.1.1 文档图像采集2.1.2 文档图像显示2.1.3 文档图像格式2.2 中文印刷体文档图像特点2.3 二值化处理2.3.1 图像灰度化2.3.2 图像二值化2.4 平滑去噪2.4.1 邻域平均法2.4.2 中值平均法2.4.3 噪声直接去除法2.5 倾斜校正2.5.1 图像倾斜检测2.5.2 图像倾斜校正第3章版面分析3.1 版面结构3.2 版面分析方法3.2.1 基于连通域的版面分析方法3.2.2 二分法3.2.3 基于组合特征的版面分析方法3.2.4 基于神经网络的版面分析方法3.2.5 基于最近邻连接强度和行列可信度的版面分析方法3.3 版面理解3.3.1 文字区域3.3.2 图片区域3.3.3 表格区域3.3.4 版面结构表示与存储3.4 版面重构第4章印刷体汉字识别4.1 文本区域预处理4.1.1 文本增强4.1.2 字符分割4.1.3 字符细化4.1.4 字符归一化4.1.5 文本区域处理效果图4.2 印刷体汉字的特征提取4.2.1 印刷体汉字的统计特性4.2.2 印刷体汉字的常用特征4.3 印刷体汉字识别的实现方式第5章公式的定位与提取5.1 印刷体文档公式的特点5.2 基于投影的公式定位和提取5.2.1 独立行公式的定位5.2.2 内嵌公式的定位5.3 基于Parzen窗的独立行公式定位和提取5.3.1 待分类文本行的特征数据提取5.3.2 Parzen窗方法5.3.3 公式定位与提取效果5.4 基于字符宽度中心矩的公式定位和提取5.4.1 文本区域基本数据获取5.4.2 含公式的文本行提取5.4.3 文本行中公式判别5.4.4 独立行公式的定位5.4.5 内嵌公式的定位5.4.6公式定位与提取效果5.5 基于汉字拒识的内嵌公式定位和提取5.5.1 内嵌公式的定位5.5.2 公式定位与提取效果第6章公式字符分割与识别6.1 公式字符的特点6.2 公式字符的分割6.2.1 基于轮廓跟踪的字符分割6.2.2 基于连通域的字符分割6.3 公式字符的识别6.3.1 公式字符图像预处理6.3.2 基于模板匹配的公式字符识别6.3.3 基于特征的公式字符识别6.3.4 印刷体公式字符识别的实现6.3.5 公式字符识别方法第7章公式结构分析与表示7.1 公式结构分析的难点7.1.1 数学运算符的模糊性7.1.2 符号的上下文敏感性7.1.3 表示习惯的差异性7.1.4 公式的复杂性7.1.5 公式的多行结构7.2 公式结构分析前的字符预处理7.3 公式结构分析方法7.4 公式结构表示方法7.4.1 公式的典型表示方法7.4.2 实验结果第8章图表处理8.1 文档中图形图像的表示与处理8.1.1 游程压缩8.1.2 霍夫曼编码压缩8.1.3 算术压缩方法8.1.4 Rice压缩方法8.1.5 LZW压缩方法8.2 文档中表格的分析与识别8.2.1 表格预处理8.2.2 表格直线提取8.2.3 表格结构分析8.2.4 表格字符提取与识别第9章中文印刷体文档识别软件HEUOCR的设计与实现9.1 应用程序框架的构建9.1.1 框架风格9.1.2 数字图像处理类9.2 文档图像预处理9.2.1 图像灰度化9.2.2 图像平滑滤波9.2.3 图像阈值分割9.3 文档图像版面分析9.3.1 基本连通域提取9.3.2 基本连通域分析9.4 文本汉字识别9.4.1 字符分割9.4.2 字符识别9.5 公式识别9.5.1 公式定位9.5.2 公式字符分割9.5.3 公式字符特征提取9.5.4 公式字符识别9.5.5 公式结构分析。
印刷体的名词解释
印刷体的名词解释印刷体，这可是个相当有趣且有着丰富内涵的概念呢。
印刷体，从最基本的层面来说，它是一种用于印刷的字体形式。
与手写体相对应，印刷体有着高度的规范性和一致性。
想象一下，当我们拿起一本书，看到的那些整齐划一、清晰可辨的文字，那大概率就是印刷体啦。
比如说我们常见的宋体，它的笔画横细竖粗，结构端庄秀丽，在印刷品中广泛应用。
像我们读的历史书籍、文学名著，宋体字就像一个个规规矩矩的小士兵，整齐地排列在书页上，给人一种严肃而又稳重的感觉。
印刷体的产生可是有着深远意义的呀。
在古代，手写是信息传递的主要方式，但是手写体因人而异，难以做到大规模的准确复制。
随着社会的发展，对于知识的传播需求越来越大，印刷术应运而生，印刷体也就随之出现了。
它使得文字能够以一种标准的、可大量复制的形式存在。
这就好比是一场信息传播的革命，原本珍贵稀少的书籍、文献等，通过印刷体和印刷技术，能够广泛地传播开来。
就拿《圣经》来说，在印刷体和印刷术普及之前，它的抄本数量稀少且昂贵，只有少数的神职人员或者贵族能够拥有。
而当印刷体被应用到《圣经》的印刷之后，普通民众也有机会阅读，这对宗教的传播、文化的传承等有着不可估量的作用。
印刷体还有着不同的类型呢。
除了前面提到的宋体，还有黑体。
黑体字笔画粗细一致，看起来简洁有力，常用于标题等需要突出强调的地方。
在报纸上，我们经常能看到黑体字的标题，它们就像一个个小喇叭，大声地吸引着读者的注意力。
楷体也是印刷体的一种，它保留了手写楷书的一些韵味，笔画流畅自然，在一些儿童读物或者对字体美观性有要求的印刷品中常常出现，就像是一个优雅的舞者在书页上翩翩起舞。
从技术角度来看，印刷体的形成需要经过一系列复杂的过程。
首先是字体的设计，设计师们要考虑到字体的美观性、可读性、规范性等多方面的因素。
然后是制版，将设计好的字体通过制版技术转化为可以用于印刷的版材。
最后就是印刷环节，通过印刷机将版材上的字体复制到纸张或者其他印刷材料上。
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。
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。
印刷体汉字和分类和识别共49页PPT
印刷体汉字和分类和识别
26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人Байду номын сангаас的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
一种快速有效的印刷体汉字识别方法
一种快速有效的印刷体汉字识别方法
倪桂博;张国立
【期刊名称】《华北电力大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2008(035)003
【摘要】笔划代表着汉字的内部特征,笔划穿越次数是对笔划进行全穿越,反映了汉字的整体特征,全穿越在粗分时区分汉字的能力不是太强,增加了二级识别的工作量.除了提取笔划全穿越外还提取笔划半穿越,并把半穿越的次数进行重新组合形成新的特征值.把全穿越和半穿越结合起来作为汉字的特征值,对汉字进行粗分,粗分不能区分的汉字,采用四个角的能量值密度特征对汉字进行细分.实验结果表明了该方法的有效性.与单独使用全穿透方法相比,提出的方法在粗分时区分汉字的能力增强,减少了二级识别的工作量.
【总页数】4页(P107-109,112)
【作者】倪桂博;张国立
【作者单位】华北电力大学计算机科学与技术学院,河北,保定,071003;华北电力大学数理学院,河北,保定,071003
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.一种用于表格处理的印刷体汉字识别方法 [J], 唐国维;刘显德;任庆东;邹德春;李凉
2.一种快速有效的印刷体文字识别算法 [J], 任金昌;赵荣椿;张炜
3.一种有效的雷达信号快速识别方法 [J], 杨建;周涛;何梓昂
4.一种复杂背景下的印刷体数字快速识别方法 [J], 孟岩;熊璋;李超
5.一种手写印刷体汉字识别方法 [J], 朱学芳;毕厚杰
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印刷文字的识别方法分类介绍
识别方法是整个系统的核心。
用于汉字识别的模式识别方法可以大致分为结构模式识别、统计模式识别及两者的结合。
下面分别进行介绍。
结构模式识别汉字是一种特殊的模式，印刷其结构虽然比较复杂，但具有相当严格的规律性。
换言之，汉字图形含有丰富的结构信息，可以设法提取含有这种信息的结构特征及其组字规律，作为识别汉字的依据，这就是结构模式识别。
结构模式识别是早期汉字识别研究的主要方法。
其主要出发点是汉字的组成结构。
从汉字的构成上讲，汉字是由笔划(点横竖撇捺等)、偏旁部首构成的；还可以认为汉字是由更小的结构基元构成的。
由这些结构基元及其相互关系完全可以精确地对汉字加以描述，就像一篇文章由单字、词、短语和句子按语法规律所组成一样。
所以这种方法也叫句法模式识别。
识别时，利用上述结构信息及句法分析的方法进行识别，类似一个逻辑推理器。
用这种方法来描述汉字字形结构在理论上是比较恰当的，其主要优点在于对字体变化的适应性强，区分相似字能力强；但是，在实际应用中，面临的主要问题是抗干扰能力差，因为在实际得到的文本图象中存在着各种干扰，如倾斜，扭曲，断裂，粘连，纸张上的污点，对比度差等等。
这些因素直接影响到结构基元的提取，假如结构基元不能准确地得到，后面的推理过程就成了无源之水。
此外结构模式识别的描述比较复杂，匹配过程的复杂度因而也较高。
所以在印刷体汉字识别领域中，纯结构模式识别方法已经逐渐衰落，句法识别的方法正日益受到挑战。
统计模式识别统计决策论发展较早，理论也较成熟。
其要点是提取待识别模式的的一组统计特征，然后按照一定准则所确定的决策函数进行分类判决。
汉字的统计模式识别是将字符点阵看作一个整体，其所用的特征是从这个整体上经过大量的统计而得到的。
统计特征的特点是抗干扰性强，匹配与分类的算法简单，易于实现。
不足之处在于细分能力较弱，区分相似字的能力差一些。
常见的统计模式识别方法有：(1) 模板匹配。
模板匹配并不需要特征提取过程。
字符的图象直接作为特征，与字典中的模板相比，相似度最高的模板类即为识别结果。
第11讲印刷体汉字的分类和识别
•c
•a
•c
•b
•c
•Ed(0,0)= •Ed(1,0)= •Ed(2,0)= •Ed(3,0)= •Ed(4,0)= •Ed(5,0)=
0
1
2
3
4
5
•a
•Ed(0,1)= 1
•Ed(1,1)= 1
•Ed(2,1)= 1
•Ed(3,1)= 2
•Ed(4,1)= 3
•Ed(5,1)= 4
•b
•Ed(0,2)= 2
（1）非负性：d(x,y)0，
当且仅当y=x时，等号成立;
（2）对称性：d(x,y)= d(y ,x)；
（3）三角不等式：
d(x,y)d(x,z)+d(z,y)
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常用距离
曼哈顿街区距离, 欧氏距离 切比雪夫(Chebychev)距离 s阶闵可夫斯基（Minkowski）距离 马氏(Mahalanobis)距离, Camberra距离 编辑距离和演化距离
返回
印刷体汉字的识别
在选取特征之后，需要选择或寻找适当 的判别准则来判断待识字的特征与哪一 个类别的特征最近。常用准则有两类：
（1）基于距离的识别准则 （2）基于相似度的识别准则
返回
基于距离的识别准则
距离的数学定义 常用距离 距离计算举例:例1，例2
返回
距离的数学定义
距离是满足如下三条公理的二元函数：
汉字识别通常都要对汉字做一级或多级 分类，然后再细分判别，从而大大提高 识别效率。
返回
印刷体汉字分类的基本要求
粗分类的正确分类率和分类稳定性要高 。文字识别是先粗分类，然后再细分。 粗分类的正确与否会影响到后面的识别 。
粗分类的速度要快。这要求分类的算法 简单，同时要求分在各个类别中的汉字 的数目比较平均，从而提高分类的效率 。•返回
名词解释印刷体
名词解释印刷体
嘿，你知道啥是印刷体不？印刷体呀，就像是文字世界里的明星！
比如说，你看那些书本上整整齐齐的字，那就是印刷体啦！就好像是
一群训练有素的士兵，站得笔直笔直的。
你想想啊，我们每天看的书、报纸、杂志，上面的字不都是印刷体嘛！它那么清晰，那么规范，让我们读起来一点儿也不费劲。
这就好
比走在一条平坦的大道上，轻轻松松就能前进。
我记得小时候，第一次拿到一本有着漂亮印刷体的故事书，哇，那
感觉简直太棒了！每一个字都像是在对我眨眼睛，说：“快来读我呀！”我就如痴如醉地沉浸在故事里了。
印刷体可不仅仅是好看哦，它还有着重要的作用呢！要是没有印刷体，那我们的知识怎么能这么广泛地传播呀？就好像没有了交通工具，我们怎么能去到远方呢？而且呀，印刷体让信息能够准确无误地传达，不会有什么歧义。
咱再说说考试的时候，那试卷上的题目不也是印刷体嘛。
要是字都
看不清，那还怎么答题呀！这印刷体就像是我们的好帮手，默默地为
我们服务着。
我觉得印刷体真的是太神奇了！它就像是文字的魔法，让我们的阅
读和学习变得如此轻松和愉快。
它是知识传播的重要载体，没有它，
我们的世界会变得很不一样呢！所以呀，可别小瞧了这看似普通的印刷体哟！。
手写印刷体
3、我们用手书写的字，当然是无 法和印刷体的字媲美，但手写及 阅读常常会相连，如果两种字体 差异过大也不利文字的学习及延 续。
感/谢/观/看
印刷体
手写体（行书）
汉字的印刷体与手写体的区别
印刷体
手写体（楷书）
汉字的印刷体与手写体的区别
印刷体
手写体（隶书）
汉字的印刷体与 手写体的特征
汉字的印刷体与手写体的特征
01
印刷体横平竖直，字符框架搭得很规范。举宋体为例，它横
细竖粗、结体端庄、疏密适当、字迹清晰。读者长时间阅读
宋体，不容易疲劳，所以书籍报刊的正文一般都用宋体刊印。
印刷体与手写体的 区别与特征
X
X
X
CONTENTS
目
01 汉 字 的 印 刷 体
与手写体的区别
录
01 汉 字 的 印 刷 体
与手写体的特征
01 英 文 字 母 的 印 刷 体
与手写体的区别
01 英 文 字 母 的 印 刷 体
与手写体的特征
汉字的印刷体 与手写体的区别
汉字的印刷体与手写体的区别
01
主流手写体三种：楷书、行书、草书。一般认为不连 笔即为楷书。无特定标准。
02
主流印刷体多种：黑体、宋体、楷体以及其衍生字体。 有特定标准。
03
印刷体有一定的规律，手写可以灵动飘逸，只是从形 状就是底层文字编码不一样造成。
04
印刷体主要是为了整齐规整。而手写体追求流畅，漂 亮圆润，有个性。
汉字的印刷体与手写体的区别
02
手写体是一种使用硬笔或者软笔纯手工写出的文字，手写体
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（1）非负性：d(x,y)0，
当且仅当y=x时，等号成立;
（2）对称性：d(x,y)= d(y ,x)；
（3）三角不等式：
d(x,y)d(x,z)+d(z,y)
返回
常用距离
曼哈顿街区距离, 欧氏距离 切比雪夫(Chebychev)距离 s阶闵可夫斯基（Minkowski）距离 马氏(Mahalanobis)距离, Camberra距离 编辑距离和演化距离
汉字识别通常都要对汉字做一级或多级 分类，然后再细分判别，从而大大提高 识别效率。
返回
印刷体汉字分类的基本要求
粗分类的正确分类率和分类稳定性要高。 文字识别是先粗分类，然后再细分。粗 分类的正确与否会影响到后面的识别。
粗分类的速度要快。这要求分类的算法 简单，同时要求分在各个类别中的汉字 的数目比较平均，从而提高分类的效率。
yi
s
s
（Minkowski）距离。返回
马氏(Mahalanobis)距离
1
d (x, y) [(x y)T 1(x y)]2
是一个正定矩阵。返回
Camberra距离
d (x, y)
N
i1
xi xi
yi yi
, (xi ,
yi
0,
xi
yi
0)
返回
编辑距离和演化距离
通过“替换”、“删除”和“插入”三 种 b和=操bb的1b作2编…，辑b把n距所字离需符。的串最a=小a操1a2作…次am数变，成称为a
返回
印刷体汉字分类举例
在下图中，“3”所代表的文字不仅在类别A中， 也可能同时在类别C中。在细分判别A和C类中 的文字时应同时考虑“3”所代表的文字。返回
印刷体汉字分类的方法
采用复合特征的分类 多级分类
返回
采用复合特征的分类
选用N种具有互补特征作为类特征 在学习阶段，对训练样本进行N次互不
返回
指数相似系数
(x, y)
1 n
n
exp[
i 1
3 4
( xi
yi )2
2 i
]
返回
非负特征相似度
min(xi , yi )
ห้องสมุดไป่ตู้
(x, y) i
1
2
i
(xi yi )
min(xi , yi )
(x, y) i
xi yi
i
返回
min(xi , yi )
(x, y) i
返回
曼哈顿街区距离
N
d (x, y) xi yi i 1
又称为分量绝对值求和距离。 返回
欧氏距离
1
N
2 2
d (x, y)
i 1
xi
yi
返回
切比雪夫(Chebychev)距离
d
(x,
y)
max
i
xi
yi
又称为分量绝对值最大距离。返回
s阶闵可夫斯基距离
1
d (x, y)
N
i 1
xi
相关的分类，然后组合N次分类结果， 完成特征空间的划分。 分类时，根据待分字的特征进行N次分 类，组合分类结果求得子类。 返回
多级分类
学习阶段，对训练样本进行多级分类， 每一级分类是在上级分类基础上进行的； 分类时重复上述多级分类过程。
树分类是一种典型的多级分类，具有效 率高的特点，但是汉字字数多会造成分 类树结构庞大，使得分类不够稳定。
返回
基于相似度的识别准则
相似度的数学定义 常用相似度 相似度计算举例
返回
相似度的数学定义
相似度是满足如下三个条件的二元函数：
1. 非负性：
(x, y) 0
2.自大性：
(x, x) (x, y)
3. 对称性：
(x, y) ( y, x)
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常用相似度
距离相似度，角度相似系数 相关系数，指数相似系数 非负特征相似度，二值特征相似度
返回
印刷体汉字的识别
在选取特征之后，需要选择或寻找适当 的判别准则来判断待识字的特征与哪一 个类别的特征最近。常用准则有两类：
（1）基于距离的识别准则 （2）基于相似度的识别准则
返回
基于距离的识别准则
距离的数学定义 常用距离 距离计算举例:例1，例2
返回
距离的数学定义
距离是满足如下三条公理的二元函数：
由于“替换” 、“删除”和“插入”可 以解释为基因序列的三种演化操作，因 此编辑距离又称为演化距离。
返回
编辑距离Ed的计算方法
a=a1a2…am, b=b1b2…bn
返回
xi=a1a2…ai, yj =b1b2…bj
“-”表示删除或插入, Ed(a, b)=Ed(xm, yn)
Ed (x0, y j ) j, Ed (xi , y0 ) i
曼哈顿街区距离=70 欧氏距离= 70 8.3666 切比雪夫距离=1 s阶闵可夫斯基距离= s 70 Camberra距离=70
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距离计算举例
计算下面序列之间的编辑距离: ab和ac acb和ab ac和abc abcc和cbaa
距离计算结果
ab和ac的编辑距离=1 acb和ab的编辑距离=1 ac和abc的编辑距离=1 abcc和cbaa的编辑距离=3
返回
距离相似度
(x, y) f (
n
( xi
yi )2
)
i 1
f是单调减函数。返回
角度相似系数
(x, y) cos(x, y) xT y xT y
x y (xT x)yT y
返回
相关系数
(x, y)
(x x)T (y y)
[(x x)T (x x)(y y)T (y y)]
Ed
(
xi1,
y
j 1
)
d
(ai
,
b
j
)
1, a b
Ed (xi , y j ) minEd (xi , y j1) d (,bj ) Ed (xi1, y j ) d (ai ,)
, d (a,b) 0, a b
距离计算举例
计算下面“汉”和“字”点阵之间的几种 距离
距离计算结果
max(xi , yi )
i
二值特征相似度
二值特征向量的分量只能取值0或1。 二值特征分量有四种基本匹配 二值特征向量有四种匹配特征数 二值特征向量有五种常用相似度
返回
第8讲 印刷体汉字 的分类和识别
要点:
印刷体汉字的分类 印刷体汉字的识别 课堂练习 课后练习
印刷体汉字的分类
印刷体汉字分类的必要性 印刷体汉字分类的基本要求 印刷体汉字分类举例 印刷体汉字分类的方法
返回
印刷体汉字分类的必要性
由于汉字数量大，如果不对汉字分类而 直接识别，一方面识别效果不会好，另 一方面计算量往往会很大。