【摘 要】
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该文以金融领域为例,探讨了在开发面向行业的OCR系统中,字符分类器的设计与实现.该文分析了金融领域字符图象的特点.针对该领域常见的几种图象噪声,提出了相应的去噪和归一化
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该文以金融领域为例,探讨了在开发面向行业的OCR系统中,字符分类器的设计与实现.该文分析了金融领域字符图象的特点.针对该领域常见的几种图象噪声,提出了相应的去噪和归一化算法.该文分析了字符识别技术中常用的特征采集及特征提取方法.具体分析了DEF(Directional element feature)特征、重心特征、Chamfer距离,粗外围特征,笔划密度特征的特点及提取方式,该文详细讨论了分类器设计的两种基本方法:近邻法和神经网络法.分析了金融领域对于字符识别的要求,并针对不同要求,设计了相应的分类器.在分类器的设计过程中,综合考虑了归一化对特征采集的影响、特征间的互补性、分类器的融合等方面的问题.进一步地,在大样本集分类器的预处理过程中,提出了先预分类,再归一化的方法,较好的解决了汉字、数字、字母及标点符号的混和识别问题.最后,考虑到不同行业对OCR系统的不同要求,该文还讨论了字符分类器的识别类别可扩充性,及分类器对训练样本的鲁棒性等问题.
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