基于組合分類器的手寫體英文字符識別.pdf

1、手寫體英文字符識別是模式識別的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域，在銀行支票識別，信函自動分揀，車牌識別等場合獲得了成功的應(yīng)用。由于手寫體英文字符同一字符的寫法多變，字符中污染、斷筆、連筆和變形等不良影響導(dǎo)致字符圖像質(zhì)量差，已有的特征提取和字符識別方法難以滿足實際應(yīng)用的需要。 針對如此困難，常有兩種處理方法：一是不斷發(fā)明新的特征提取和字符識別方法，二是使用多特征多分類器組成功能更強大的字符識別系統(tǒng)。本文從這兩方面入手，提出了一種新的特征提取方法，

2、同時根據(jù)項目的實際情況，利用已有的眾多特征提取方法，設(shè)計了一個新穎而有效的字符識別系統(tǒng)。具體如下： 一、對手寫體英文字符識別作了一個較詳細(xì)的綜述，總結(jié)了常用的預(yù)處理、特征提取和字符分類方法。特別歸納出了一類新的特征提取方法：字符特征自動提取方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征自動提取。 二、實現(xiàn)了梯度、鏈碼、圖像距離和幾何結(jié)構(gòu)等七類特征提取方法，并提出了基于Prewitt算子和基于圖像距離特征的兩種提取方法。這兩種方法有很好