期刊文献+

基于左右轮廓特征的打印体邮政编码数字快速识别 被引量:9

Fast Recognition of Printed Zip code Numerals Based on Left and Right Profiles
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 本文介绍一种基于左右轮廓特征识别打印体邮政编码数字的新方法。字符的左右轮廓特征经归一化处理后形成两组独立的特征值,再将它们用线段矢量表示以形成关于轮廓特征的线段描述,并依此对字符进行分类,然后将两个分类器的结果组合起来实现对字符的识别。我们对从真实信函上采集到的83742个打印体邮政编码数字进行测试,实验结果表明具有识别率高(97.93%)、错误率低(0.091%)等优点。此外本方法在提取特征的同时进行去噪声、归一化等处理,并采用判决树方法,因而识别速度很快,满足了实时识别的要求。本方法已在中比合作开发的OVCS自动信函分拣机中得到应用,实践证明达到设计要求。 This paper presents the recognition of printed zip code numerals based on the numeral left and right profiles.Two group features generated by utilizing the left and right profiles are normalized and described with line vectors,then two classifiers are employed on the two group line vectors.The results of the two classifiers are integrated to recognize the numeral.It is tested with 83742 printed zip code numerals taken from live mails,the results show that the recognition method has good performance for high recognition rates(97.93%) and very low error rates( 0.091% ).Noise removimg and normalizing are processed while extracting profiles,and the decisiontree chassifiers are used,so the recognition speed is very fast and suffices to the requirement of real time recognition.It is sucessfully applied in the OVCS mail sorting machine developed by sino Belgium cooperation,which has proved that the design request and use value are achieved.
作者 吕岳
出处 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第7期93-96,共4页 Journal on Communications
基金 邮电部科研课题 中比合作开发项目
关键词 打印体 邮政编码数字 左右轮廓 数字识别 printed zip code numerals,left and right profiles,features,numerals recognition
  • 相关文献

参考文献1

  • 1戴智康,邮政管理与技术,1994年,4期,13页

同被引文献31

  • 1郭军,马跃,盛立东,钟义信.发展中的文字识别理论与技术[J].电子学报,1995,23(10):184-187. 被引量:21
  • 2辛大欣,徐久成.BP神经网络在数字识别方面的应用[J].西安工业学院学报,1995,15(1):72-76. 被引量:2
  • 3张西宁 郑南宁.汽车牌照自动识别中的目标与背景的快速分割[J].信息与控制,1988,2:27-31.
  • 4章毓晋.图像处理与分析[M].北京:清华大学出版社,1998..
  • 5夏良正编.数字图像处理[M].南京:东南大学出版社,2001..
  • 6Huang Y S,Int J Pattern Recognition Artificial Inteligence,1995年,19卷,3期,579页
  • 7Cao J,Pattern Recognition,1995年,28卷,2期,153页
  • 8Xu L,IEEE Trans Syst Man Cybern,1992年,22卷,3期,418页
  • 9Chen K,Int J Pattern Recognition Artificial Intelligence,1997年,11卷,3期,417页
  • 10Bajaj R,Pattern Recognition,1997年,30卷,1期,1页

引证文献9

二级引证文献57

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部