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基于纹理分析的印刷字体识别研究及应用

作　者: 杨芳
导　师: 郭宝兰；田学东
学　校: 河北大学
专　业: 计算机应用
关键词: 字体识别 Gabor滤波器遗传算法卷积动态聚类
分类号: TP391.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2003年
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内容摘要

印刷字体识别在OCR系统中占有重要的地位。识别字体不仅可以提高OCR系统的自动化性能，而且可以为字符识别提供字体信息，减少字符匹配时间，提高字符识别率。到目前为止，对字体识别所作的研究，或者提取特征花费大量时间，或者对待识别文本的印刷质量要求较为严格，使得研究结果不能应用于OCR系统。本文主要对报纸正文常用字体宋体、楷体、仿宋体和黑体识别进行了研究。将不同字体的文本看作不同的纹理，使用多通道Gabor滤波器的纹理分析方法识别字体。通过对实际字体样本的分析，本文主要完成了以下工作：(1)设计了更能体现字体特征的纹理图像块；(2)利用遗传算法对滤波角度进行了优化选择，得到了更为精细的角度集合，以此生成的多通道Gabor滤波器能够提取稳定的字体特征；(3)字体样本的分布具有多峰性质，以动态聚类算法得到的分段线性分类器更好地分类字体。对于《光明日报》和《人民日报》生成的纹理，以粗略角度形成的滤波器提取特征，使用简单线性分类器分类的识别方法得到的平均字体识别率为76.31％。经过以上的工作，平均字体识别率提高到95.62％。最后，此研究被应用到实际系统中，并在识别速度和方法上作了一些改进。这些改进使得平均字体识别率达到了97％。对于混杂有非主要字体的文本块，使用“基于篇章字体导引的单字符字体识别方法”处理，实验结果表明，平均字体识别率达到了98.6％。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章绪论  8-13
  1.1 研究背景  8-10
    1.1.1 研究的意义  8
    1.1.2 字体识别的方法  8-10
  1.2 本文的工作  10-11
  1.3 论文的结构  11-13
第2章预处理--形成纹理图像  13-18
  2.1 纹理  13
  2.2 纹理图像的设计  13-14
  2.3 纹理图像块的形成  14-18
    2.3.1 行字切分  14-15
    2.3.2 对切分结果的处理  15-16
    2.3.3 直接归一化形成纹理块  16-18
第3章特征提取  18-28
  3.1 纹理特征及纹理分析  18
  3.2 Gabor滤波器介绍  18-20
  3.3 多通道Gabor滤波函数提取特征的方法  20-21
  3.4 滤波器设计  21-23
    3.4.1 滤波器设计的实质  22
    3.4.2 Gabor滤波器参数选择  22-23
  3.5 使用遗传算法优化角度  23-28
    3.5.1 遗传算法  23-24
    3.5.2 使用遗传算法优化角度  24-26
    3.5.3 实验及结果  26-28
第4章特征分类--识别字体  28-34
  4.1 分类策略  28
  4.2 分类器设计  28-32
    4.2.1 代表点数量的确定  29-30
    4.2.2 字典的形成  30-32
  4.3 分类方法及效果  32-34
第5章本研究在项目中的应用  34-38
  5.1 识别性能在应用中的改进  34-36
    5.1.1 速度的改进  34-35
    5.1.2 准确性的改进  35
    5.1.3 实验结果  35-36
  5.2 基于篇章字体导引的单字符字体识别方法  36-38
第6章结束语  38-40
  6.1 本文的研究成果  38-39
  6.2 研究中存在的不足与展望  39-40
参考文献  40-43
攻读硕士学位期间科研工作情况  43-44
致谢  44

基于纹理分析的印刷字体识别研究及应用

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