《基于多分类器集成的图像文字识别技术及其应用研究》-工学论文，软件工程论文-论文范文参考-科学狗论文网

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基于多分类器集成的图像文字识别技术及其应用研究

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罗笑玲　黄绍锋　欧阳天优　凌一宏　潘家辉

摘要：本文本主要对图片文字提取展开研究，首先读取图片进行预处理；然后针对网格特征和方向特征对图片文字进行特征提取；为了提高识别系统的可靠性，采用多分类器集成方法，即通过多个互补的分类器来改善单个分类器的性能。

关键词：图像文字识别；特征提取；多分类器集成；印刷体汉字

中图分类号：TP311 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.03.019

本文著录格式：罗笑玲，黄绍锋，欧阳天优，等，基于多分类器集成的图像文字识别技术及其应用研究[J].软件，2015，36（3）：98-102

0.引言

社会发展进入信息时代，随着实践活动的扩大、深入和社会化需要，人类需要去识别很多类的形式内容复杂的信息。人们已经不再停留在自己的耳朵和眼睛去直接获得这些信息，而是使用计算机将文字自动的输入计算机。由于科技水平不断提高，使得各种不同的研究对象得到“图像化”和“数字化”，以图像为主的多媒体信息迅速成为重要的信息传递媒介，图像中的文字信息包含了丰富的高层语义信息。提取出这些文字，对于图像高层次语义的理解、索引和检索非常有帮助。

现在对于文字图像识别技术的研究，还面临几个问题，一是图像数据量大，一般来说，要取得较高的识别精度，原始图像应具有较高的分辨率，至少应大于64×64。二是图像污损，由于目标环境的干扰、传输的误差、传感器的误差、噪声、背景干扰、变形等会污损图像。三是准确性，位移、旋转、尺度变化、扭曲，和人类的视觉一样，目标和传感器之间存在有位置的变化，因此，要求系统在目标产生位移、旋转、尺度变化、扭曲时，仍能够正确识别目标。四是实时性，在军事领域的应用中，大都要求系统能够实时的识别目标，这就要求系统有极快的出来速度和识别效率。

鉴于当前文字识别系统的发展现状，如何提高印刷体文字的识别率仍是当前的研究热点，如何在世界场景下识别文字将是文字识别系统发展的一个方向。此外，如何构建具有版面自动分析、容错性强、识别率高、错误自学习自修正、易扩展特点的文字识别系统是文字识别自动化的研究目标。所以，图像文字识别技术的研究显得尤为重要。

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