1、關(guān)于光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)第一張，PPT共十一頁，創(chuàng)作于2022年6月一文字識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)成。 印刷體識(shí)別的原始圖像是通過掃描儀、CCD器件或傳真機(jī)等獲得的二維灰度或二值圖像，其識(shí)別過程如下圖：第二張，PPT共十一頁，創(chuàng)作于2022年6月第三張，PPT共十一頁，創(chuàng)作于2022年6月預(yù)處理包括對(duì)原始圖像的去噪聲、傾斜校正等。圖像二值化等版式分析：對(duì)文本圖像進(jìn)行總結(jié)分析，標(biāo)示文本的段落，圖表，表格區(qū)域；對(duì)文本區(qū)域進(jìn)行識(shí)別處理，對(duì)表格區(qū)域進(jìn)行專用的表格分析及識(shí)別處理，對(duì)圖像區(qū)域進(jìn)行簡(jiǎn)單的壓縮或存儲(chǔ)。字符切割：先將文本圖像切割為行（列），再?gòu)淖址麍D像中分離出單個(gè)字符。當(dāng)圖像質(zhì)量很差時(shí)，不易進(jìn)行簡(jiǎn)單的分割，常與

2、識(shí)別過程相結(jié)合。隨著單字識(shí)別率的增高，切割錯(cuò)誤在所有錯(cuò)誤中所占的比重不斷上升，增樣實(shí)現(xiàn)字符的正確分割成了一個(gè)需認(rèn)真解決的問題。特征提?。簭膯蝹€(gè)字符中提取統(tǒng)計(jì)特征或結(jié)構(gòu)特征，是整個(gè)識(shí)別中最重要的步驟，特征提取的好壞，直接決定識(shí)別的性能在特征提取前，常進(jìn)行歸一化，細(xì)化化處理。單字識(shí)別：從學(xué)習(xí)得到的特征庫(kù)中找到與待識(shí)別字符相似度高的字符。為了提高識(shí)別速度，常采用樹分類器。后處理：對(duì)單字識(shí)別的結(jié)果，利用語義、詞頻、語義等先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行識(shí)別結(jié)果的確認(rèn)或糾錯(cuò)。第四張，PPT共十一頁，創(chuàng)作于2022年6月二文字識(shí)別技術(shù)OCR識(shí)別技術(shù)可分為印刷體識(shí)別技術(shù)和手寫體識(shí)別技術(shù)，而后者由分為聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別和脫機(jī)手寫識(shí)別技

3、術(shù)。從識(shí)別難度上講，多印刷體識(shí)別技術(shù)難于單印刷體識(shí)別，手寫字體識(shí)別難于印刷體識(shí)別，而脫機(jī)識(shí)別難于聯(lián)機(jī)識(shí)別。第五張，PPT共十一頁，創(chuàng)作于2022年6月識(shí)別器是系統(tǒng)的核心： 用于文字識(shí)別的方法有統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，結(jié)構(gòu)模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。第六張，PPT共十一頁，創(chuàng)作于2022年6月在OCR系統(tǒng)中，是一個(gè)典型的圖像處理系統(tǒng)，從圖像的獲取，預(yù)處理，到文本的切割，看將其視為一個(gè)輸入圖像輸出圖像的一般意義上的圖像處理，二特征的提取到輸出文本可認(rèn)為是一個(gè)圖像分析的過程，是一種更廣義上的圖像處理。第七張，PPT共十一頁，創(chuàng)作于2022年6月在進(jìn)行印刷體漢字識(shí)別時(shí)，首先將印在紙上的漢字，經(jīng)過電掃描產(chǎn)生模擬

4、信號(hào)，再經(jīng)過模電轉(zhuǎn)換將其轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像輸入計(jì)算機(jī)。紙張的薄厚、潔白度、光潔度、油墨深淺、印刷質(zhì)量，產(chǎn)生的污點(diǎn)、飛白、斷筆，交連等干擾。輸入設(shè)備光學(xué)畸變、量化等過程也要引入的噪聲。所以在當(dāng)個(gè)漢字識(shí)別之前要對(duì)這副圖像進(jìn)行預(yù)處理。第八張，PPT共十一頁，創(chuàng)作于2022年6月 在圖像版面校正中，需將有傾斜的輸入校正，主要使用圖像的旋轉(zhuǎn)，幾何操作。 漢字圖像的預(yù)處理一般包括：二值化、行、字切分、平滑、去噪聲、細(xì)化或提取輪廓等。第九張，PPT共十一頁，創(chuàng)作于2022年6月縱上所述，OCR系統(tǒng)中使用的基本圖像處理原理和方法如下：圖像獲取的基本原理，圖像的表示存儲(chǔ)；圖像的旋轉(zhuǎn)；圖像去噪聲、平滑，即圖像的增強(qiáng)和復(fù)原；圖像分割；圖像的模式識(shí)別分