【摘 要】
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主要研究基于仿人机器人的名片识别和邮件互发, 通过对图像的信息位置进行区域性划分, 实现文本字符切割与画质增强.采用 Tesseract-Ocr 光学字符识别方法, 训练大量文字样本
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主要研究基于仿人机器人的名片识别和邮件互发, 通过对图像的信息位置进行区域性划分, 实现文本字符切割与画质增强.采用 Tesseract-Ocr 光学字符识别方法, 训练大量文字样本, 通过与邮件上的字符匹配提高识别的准确性, 最后采用NAO机器人的E-mail盒子来完成邮件互发的功能, 对不用格式的名片和不用域名的邮件进行实验.结果表明, 方法适应性强,准确性高, 实时性强.
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