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VS2005+OpenCV实现汉字识别功能

于 2022-03-19 发布 文件大小:16.87 MB
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代码说明:

程序主要是验证图像处理的一些算法,主要对印刷体汉字识别方法做了较为深入的研究,研究讨论了印刷体汉字的行切割以及列切割,同时研究了通过BP神经网路识别汉字的方法。首先,首先利用高斯平滑滤波器,对图像进行平滑处理,去掉了一些不必要的干扰。然后使用全局阈值法来进行二值化处理,随后分别利用水平投影和垂直投影相方法来对印刷体汉字进行行切割和列切割,最后通过已经训练好的BP神经网路对汉字进行识别。这个系统还有不是很完善的地方,一是它的识别精度还不是很高,这是因为没有采用特征提取的方法,只是简单的使用像素匹配的方法来对汉字进行识别;二是系统不是很稳定,有的时候设置同样的参数前后识别的结果就不相同。

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  • 去噪方法
    采用多层前馈神经的脱机手写体字母字符识别系统网络中的文件中描述。一种新的方法,称为对角基于特征提取介绍用于提取手写字母的功能。第五数据集,每个包含26字母表写由不同的人,用于训练神经网络和570不同的手写体字母字符被用于测试。所提出的识别系统表现相当好得到更高水平的识别精度比采用常规的系统特征提取的水平和垂直的方法。此系统将是合适的,用于将手写的文档转换为文本的结构形式和手写识别的名字手写识别一直是最迷人的和具有挑战性的研究领域之一图像处理和模式识别在最近几年领域[1][2]。它有助于巨大到自动化进程的推进,并能改善之间的接口人与机器的大量应用。一些研究工作一直注重新的技术和方法,将减少处理时间,同时提供更高的识别精度[3]。在一般情况下,手写识别被分为两种类型的离线和在线手写识别方法。在离线识别,写入通常捕获的光通过一个扫描仪和完成写入可作为一个图像。但是,在上线系统的连续点的两维坐标被表示为的函数时间和由作家所作笔顺也可提供。上线的方法有被证明优于其离线对应于识别手写字符由于可用同前所述时间信息[4][5]。然而,在离线的系统中,神经网络已被成功使用,以产生比较高的识别精度等级。几个应用程序,包括邮件分拣,银行处理,文档阅读和邮政地址识别需要脱机手写体识别系统。其结果是,在离线手写识别仍然是一个活跃的研究领域向探索较新的技术,这将提高识别精度[6] [7]。
    2022-02-07 06:18:12下载
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    2022-03-28 19:41:36下载
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    2022-04-18 04:37:10下载
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    各种算法已经被提出了FACE RECOGNITION.OUR第一步是人脸检测涉及检测面部在IMAGE.VARIOUS影像已更新了DATABASE.THEN下一步涉及人脸识别是用来判断是否照片匹配了数据库。
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    2022-03-06 10:26:10下载
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    2022-01-26 08:04:07下载
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