【摘 要】
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1.引言 本文主要根据文献的轮廓跟踪识别系统结合对该系统的实践,讨论这种跟踪方式的优缺点,并将它同其他识别方式作了简单对比。这里着重在于介绍轮廓跟踪系统识别手写体数字的设计原则和途径,而不多涉及其具体技术实现问题。 在统计学图象识别方法中,比较常见的有两种类型:其一是,以建立各种判别函数为准则,将决策空间划为若干区域;将待识的未知图象的数据与各已知图象相比较,最后看未知图象落在那个决策区域,就识为
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1.引言 本文主要根据文献的轮廓跟踪识别系统结合对该系统的实践,讨论这种跟踪方式的优缺点,并将它同其他识别方式作了简单对比。这里着重在于介绍轮廓跟踪系统识别手写体数字的设计原则和途径,而不多涉及其具体技术实现问题。 在统计学图象识别方法中,比较常见的有两种类型:其一是,以建立各种判别函数为准则,将决策空间划为若干区域;将待识的未知图象的数据与各已知图象相比较,最后看未知图象落在那个决策区域,就识为该区域对应的类别。这种与已知图象的比较,一般要由分类器进行计算,
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图象处理是近一、二十年发展起来的一门新学科,它涉及的领域很广,和电子学,信息论,光学,红外物理等有密切关系。目前对于图象处理还没有一个确切的定义,图样处理和图象处理这二种技术,有的作者认为是一样的,有的则认为二者不相同。总之,不同的作者,从不同的角度来看待这一问题,都反映了事物的某一方面的本质。
一 前言 一提起图象处理,就很容易给人们一种印象,是用计算机处理多值(有灰度等级的)图象。其实,目前在生产流水线或物体传输设备上实际应用的视觉识别处理装置,为提高速度起见,大多数采用专用的硬设备,而为降低造
1978年11月在日本京都举行了第4届国际图象识别会议,我们中国科学院代表团也出席了这次会议。会议的演讲、综述、报告,讨论及会议后的技术参观,都给我们与会者留下了这样一个深刻的印象,即图象识别这个领域近年来兴旺活跃,发展蓬勃。正如会议主席坂井利之教授所指出的那样,图象识别今天已发展成为人同机器、自然科学同社会科学、基础理论同技术应用之间的接口区域,颇象卫星可能成为世界任何两个区域进行直接通讯的中继
图象识别是随着计算机的发展而兴起的一门新的技术科学。它开始于50年代以后,在60年代初期尚处蓓蕾初放,二十年来已是花开满园、硕果累累。这门新兴的技术科学,其发展之迅速和应用之广泛已引起了各方面的注视。由于计算技术的普遍采用,处理大量信息的条件已完全具备。因此,也只有让计算机代替人去处理大量的信息才能充分发挥它的潜力,才能达到高度的自动化。图象识别提出的问题,就是研究让计算机处理哪些物理信息,和怎样
在诸如图象的光学处理与视频信号的模拟处理之中,进行过于复杂的非线性处理是困难的。因此,复杂图象大都采用电子计算机的程序来进行处理与识别。只是,用现在的电子计算机处理信息量庞大的二维图象数据,所需要的时间太长,由于这个严重问题,需要研究出某些新的计算机结构。到目前为止,已经进行了几种试验,不过这些都是并行运算为主的机种。这个研究方向是,在研究硬件的同时,优先研究算法与程序表现的适应性。
本文简单地介绍文字识别的原理与技术,是参考国内外某些资料编写而成的。有关的方法和技术,反复地经过了沈阳自动化所文字识别组十名同志,光字组二名同志以及沈阳市邮局四名同志的一系列实验,证明确实可行。现在只介绍文字信息提取原理部分。 文字识别的过程首先碰到的问题,就是把被识别文字的字形信息提取出来变成电信号进行处理和分类判断。目前由于数字计算机技术迅速发展,提取文字信息一般广泛采用网格扫描,就是
自计算机系统出现以来,人机联系的研究一直是探讨的课题之一。 能够向计算机输入的数据,到目前为止,只限于符号、英文字母和数字、假名。就易于使用这一点来说,还存在不少缺点。因此图象识别可以说是迫在眉睫的研究课题。 大家知道,图象信息的处理不得不依靠光来进行,而光电子学的进步,又加速了这些工作的进展。
一 绪言 随着电子计算机利用形态的高度发展,已有必要不只进行通常的数值计算,而要求输入文字和图形,更进一步能处理“日语文章信息”。日语的特点是用汉字假名混合文书写,至于将来汉字全部废除的事,也还没有考虑。因而,可能的话,我们期望将汉字假名混合文原封不动地输入计算机和从计算机输出。
在印刷领域引入电子计算机是从电子计算照相排字机开始的。初期的电子计算照相排字机,就其印字部分来说,完全是沿袭着以往的照相排字机的原理,它是把字母以底片的形式存储起来,使应该排字的位置(按着组版规则用电子计算机计算)和文字同时暴光。因此,这种型式的机器不经过数字系统的图象处理。所谓把字母以底片的形式存储,毕竟还是受到机器上能够使用的字数的限制。在印刷厂,通常是主顾亲自照料自己所计划的出版物或印刷品,
本文介绍一种识别手写体汉字的分析综合法。该识别法的基础在于下述事实:汉字可以写成几种基本笔划的序列,而手写体汉字每一笔划又可按书写时笔点运动的相当简单的模型来描述。 该识别方法的作用过程如下:首先,体现笔点运动模型的形成过程,从输入文字图形中抽取笔划序列;然后,从笔划字典中查找所抽取的笔划序列来识别汉字。 该识别方法已经就点数为1000的手写体汉字进行了计算机模拟实验,正确识别率是82.4％。