Алгоритмы распознавания рукописных символов на основе построения структурных моделей
| Parent link: | Компьютерная оптика: научный журнал/ Институт систем обработки изображений Российской академии наук.— , 1987- Т. 41, № 1.— 2017.— [С. 67-78] |
|---|---|
| Main Author: | |
| Corporate Author: | |
| Summary: | Заглавие с экрана Статья посвящена разработке алгоритмов распознавания рукописных символов на основе построения структурных моделей, существенным преимуществом которых является возможность работы в условиях малого количества эталонных изображений. В том числе был предложен подход к скелетизации бинарного представления изображения символа, основанный на совместном применении алгоритмов Зонга-Суня и Ву-Цая. Эффективность данного подхода к утоньшению бинарного представления символа была подтверждена результатами проведённых экспериментов. Работа содержит подробное описание всех стадий алгоритма построения структурных моделей и описание подходов к оценке степени их схожести. Приведены результаты апробации предложенных алгоритмов. Выполнено сравнение полученных результатов с результатами аналогов, способных функционировать в условиях малого количества эталонных изображений. The article is devoted to the development of algorithms for handwritten character recognition based on constructing structural models. These algorithms do not require a large number of reference images for the correct functioning. Also, an approach to a thinning of the binary character representation based on the joint use of Zhang-Suen and Wu-Tsai algorithms has been proposed. The effectiveness of the proposed approach is confirmed by the results of experiments. The article includes a detailed description of all steps of the algorithm for constructing structural models. Results of the proposed algorithm's verification are provided, as well as their comparison with other character recognition algorithms. Algorithms that can operate under a limited number of reference images were used for the comparison. Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
| Published: |
2017
|
| Series: | Обработка изображений, распознавание образов |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://elibrary.ru/item.asp?id=28399374 http://www.computeroptics.smr.ru/KO/PDF/KO41-1/410108.pdf |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=654640 |