【摘 要】
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在该文中,针对UK心理测验量表的要求,提出了一种新的手写体数字识别的方法.首先,提出了一种包含14个模板的二值图象细化算法.针对OPTA细化算法存在的不足,提出了包含消除模板
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在该文中,针对UK心理测验量表的要求,提出了一种新的手写体数字识别的方法.首先,提出了一种包含14个模板的二值图象细化算法.针对OPTA细化算法存在的不足,提出了包含消除模板和保留模板的细化算法,该算法速度快、细化全、细化后的骨架光滑且在中心线上.对细化中产生的多余分支,通过基于象素分类有查找消除分支算法进行去除,得到了满意的细化结果.其次,该文分析了各类数字的结构,总结出这些数字类型都是由6种基元构成了.改进了交叉点、分点、曲线和闭合圆的提取算法.通过提取基元矢量和基元间位置关系矢量,提出了一种新的基元组合模板的方法.在此基础上,提出了一种两阶段识别方法,它包括粗分类和基元距离测试的模板匹配.避免了传统特征提取的缺点,提高了模式匹配的速度.实验结果证明:量表判别的正确率达到82﹪,对书写较为标准的手写体数字,验证率到达了92﹪以上,满足了量表的要求,提高了效率,收到了良好的效果.
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