【摘 要】
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该文的研究重点在于受限制的手写小写数字的智能处理,以票据中的小写金额模块智能处理为例,实用中可以推广到统计表格及邮政编码中数字的智能处理等应用.该文以实验室自主开
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该文的研究重点在于受限制的手写小写数字的智能处理,以票据中的小写金额模块智能处理为例,实用中可以推广到统计表格及邮政编码中数字的智能处理等应用.该文以实验室自主开发的小写数字切分识别工具箱为基础重点讨论了票据中小写金额模块的预处理、切分和识别.小写金额模块的处理难点在于预处理部分,包括如何有效的去除边框保留文字、去除"￥"字头以及去噪.该文重点介绍了一种运用Hough变换方法准确找到直线位置,并保留字符信息去除边框的方法,解决了原有直线投影方法在去除了边框的同时也去除了一些有用的字符笔画的弊端.还介绍了利用"￥"字头字型特点,结合投影和统计的方法对"￥"字头进行定位和去除的方法,以及通过划分连通域取定域值去噪的方法.在切分和识别部分介绍了常用的切分和识别算法,特别是滴水切分算法.然后重点介绍了一种识别和验证结合策略的基于切分的识别系统,介绍了系统的主要原理和概念,并给出系统结构图.并提出了一种将这种方法应用在对滴水算法的改进上的思想,对其可行性进行了分析.该文最后给出了将上述算法结合在一起的小写数字切分识别工具箱的小写金额模块,使算法得到实现,它可以方便地对金融票据的小写金额进行切分并最后给出识别结果;并且,我们对文中算法以及小写金额模块给出实验结果和分析.
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