文字识别,character recognition
1)character recognition文字识别
1.On the basis of the features of the text image incharacter recognition system, a new algorithm is put forth to detect and rectify the slanting image.基于文字识别系统中图像的自身特点 ,提出一种对于小角度倾斜 (± 5°以内 )文本图像的倾斜角度快速计算及校正算法 ,有效克服了几何失真对文字识别系统的影响 。
2.The future means of computer entry of characters will be phonetic entry andcharacter recognition.将来文字的计算机输入方式必将发展到语音读入文字识别。
3.After studying the characteristic of the currentcharacter recognition system,a newcharacter recognition system based on FPGA is proposed in this paper.根据目前文字识别系统的特点,提出了一种用FPGA实现文字识别系统的方案。
英文短句/例句
1.The Exploration of Character RecognitionTheory and the Study of Chinese CharacterRecognition Method文字识别理论初探及汉字识别方法的研究
2.Study of Algorithms on Optical Character Recognition for Electronic Reading-Pen;面向电子阅读笔的文字识别算法研究
3.The Activation of Graphic,Phonological,and Semantic Information in the Recognition of Naxi Pictographs;纳西象形文字识别中的形、音、义激活
4.Research based on DSP Chinese character recognition一种基于DSP的文字识别方法的研究
5.Implementing OCR Using VC++ and MODI用VC++和MODI实现图像文字识别
6.Extraction of Features of Mongolian Printed Character Recognition印刷体蒙古文文字识别中常用特征的获取
7.A METHOD OF INTEGRATING MULTIPLE HANDWRITTEN RECOGNITION SYSTEM BASED ON ANN基于神经网络的多种文字识别系统的集成方法
8.Chinese Text Recognition Using Contextual Information利用上下文相关信息的汉字文本识别
9.Text qualifier can"t contain more than 1 character.文本识别符号只能包含一个字符。
10.The characters on the rubbings are so blurred that it is difficult to identify.拓片上的文字模糊不清, 难以识别.
11.Selection contained no recognizable handwriting选择范围没有包含可识别的手写文字
12.Graphic Identification and Symbol Implication in Chinese Pictograph中国象形文字的图形识别和符号表意
13.In this paper, the similitude problems of Tibetan Characters are discussed.相似字丁多是藏文识别中的一大难点。
14.Handwritten English Letters Recognition Based on LVQ Neural Network;基于LVQ神经网络的手写英文字母识别
15.Handwritten English Character Recognition Based on Support Vector Machine;基于支撑向量机的手写英文字符识别
16.Norms of Chinese Words and Vocabulary Discerning Test;中文字词识别测验的编制及全国常模
17.Handwritten English Letters Recognition Based on BP Neural Network基于BP神经网络的手写英文字母识别
18.English Character Recognition Based on BP Network Learning Algorithm基于BP网络学习算法的英文字符识别
相关短句/例句
text recognition文字识别
1.This paper first introduces the main characters of BP network and its application in thetext recognition system,then describes the fundamental principle and model of the system,so as to find the approach to solve the complicatedtext recognition.介绍了BP网络的主要特点并将其应用于文字识别系统之中。
3)OCR文字识别
1.In this dissertation, theOCR technology for degraded document images is deeply studied in three levels-theories, algorithms and applications.研究工作主要包括以下几个方面：首先分析论述了低质量文本灰度图像条件下，文字识别与人的认知、经典人工智能问题、以及二值图像识别技术之间的关系，对低质量文本图像OCR技术的研究方向提出了有别于传统的观点和看法。
4)OCR character recognitionOCR文字识别
5)ancient Chinese character recognition古文字识别
6)text identifier文字识别符
延伸阅读
文字识别利用计算机自动识别字符的技术，是模式识别应用的一个重要领域。人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。为了减轻人们的劳动，提高处理效率，50年代开始探讨一般文字识别方法，并研制出光学字符识别器。60年代出现了采用磁性墨水和特殊字体的实用机器。60年代后期，出现了多种字体和手写体文字识别机，其识别精度和机器性能都基本上能满足要求。如用于信函分拣的手写体数字识别机和印刷体英文数字识别机。70年代主要研究文字识别的基本理论和研制高性能的文字识别机，并着重于汉字识别的研究。文字识别一般包括文字信息的采集、信息的分析与处理、信息的分类判别等几个部分。信息采集 将纸面上的文字灰度变换成电信号，输入到计算机中去。信息采集由文字识别机中的送纸机构和光电变换装置来实现，有飞点扫描、摄像机、光敏元件和激光扫描等光电变换装置。信息分析和处理 对变换后的电信号消除各种由于印刷质量、纸质（均匀性、污点等）或书写工具等因素所造成的噪音和干扰，进行大小、偏转、浓淡、粗细等各种正规化处理。信息的分类判别 对去掉噪声并正规化后的文字信息进行分类判别，以输出识别结果。文字识别方法 文字识别方法基本上分为统计、逻辑判断和句法三大类。常用的方法有模板匹配法和几何特征抽取法。①模板匹配法将输入的文字与给定的各类别标准文字（模板）进行相关匹配，计算输入文字与各模板之间的相似性程度，取相似度最大的类别作为识别结果。这种方法的缺点是当被识别类别数增加时，标准文字模板的数量也随之增加。这一方面会增加机器的存储容量，另一方面也会降低识别的正确率，所以这种方式适用于识别固定字型的印刷体文字。这种方法的优点是用整个文字进行相似度计算，所以对文字的缺损、边缘噪声等具有较强的适应能力。②几何特征抽取法抽取文字的一些几何特征，如文字的端点、分叉点、凹凸部分以及水平、垂直、倾斜等各方向的线段、闭合环路等，根据这些特征的位置和相互关系进行逻辑组合判断，获得识别结果。这种识别方式由于利用结构信息，也适用于手写体文字那样变型较大的文字。应用 文字识别可应用于许多领域，如阅读、翻译、文献资料的检索、信件和包裹的分拣、稿件的编辑和校对、大量统计报表和卡片的汇总与分析、银行支票的处理、商品发票的统计汇总、商品编码的识别、商品仓库的管理，以及水、电、煤气、房租、人身保险等费用的征收业务中的大量信用卡片的自动处理和办公室打字员工作的局部自动化等。现代使用中的一些系统虽然比人读得快，但仍不能象人那样正确地读出各种多样的字符，与人的识别能力相比还有很大差别，远不能满足上述各个方面对文字识别应用所提出的要求，还有待于进一步研究。
