Моделирование процесса идентификации графических объектов

• Автор: Курушин, Даниил Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Пермь
• Количество страниц: 104 с. : ил.

Оглавление
Список иллюстраций
Список таблиц б
Введение
1 Анализ современного состояния исследований в области распознавания текста
1.1 Общие вопросы оптического распознавания
текста
1.2 Основные принципы OCR
1.3 Основные методы OCR
1.4 Подходы к распознаванию рукописного текста
1.5 Программные продукты для распознавания рукописного
текста
1.5.1 ABBYY FineReader Рукопись
1.5.2 Система Cognitive Forms
1.5.3 Панель рукописного ввода CellWriter
1.6 Выводы
2 Идентификация графических объектов
2.1 Постановка задачи
2.2 Анализ известных способов идентификации рукописных символов

2.3 Сегментация изображения
2.4 Математическая модель распознавания элементов рукописи
2.5 Выводы
3 Разработка проблемно-ориентированного комплекса программ, верификация моделей
3.1 Постановка задачи
3.2 Используемое математическое и программное обеспечение
3.3 Сегментация
3.4 Скелетизация
3.5 Экспериментальная проверка
3.6 Выводы
Заключение
Список литературы
Приложения

Список иллюстраций
1.1 Обзор методов распознавания рукописного текста
1.2 CellWriter, режимы обучения и распознавания
2.1 Пример рукопечатного текста
2.2 Отдельные рукопечатные символы
2.3 Пример слитного рукописного текста
2.4 Пример слитного рукописного текста, символы частично
разделены
2.5 Пример рукописного текста, в результате оцифровки залиты элементы символов «ы», «е», «а»
2.6 Проведение косого разреза, продемонстрированное в работе I64!
2.7 Использование многослойной нейронной сети для распознавания символов
2.8 Текст до и после сегментации
2.9 Выделение сегментов и определение углов поворота
3.1 Архитектура программного продукта
3.2 Реализация модуля загрузки изображения
3.3 Скелетизация контуров
3.4 Последовательные преобразования в модуле Filter
3.5 Рукописный текст до и после обработки
3.6 Печатный текст с неоднородным шумом до и после обработки
3.7 Реализация алгоритма обработки изображения

где х —- входное значение, хо порогове значение функции. Однако такое решение не может быть оптимальным для нашей задачи, т.к. значение хо может отличаться в разных участках изображения, поэтому в нашем случае о имеет вид:
1п последовательность пикселей изображения 1 длиной в п,1? вектор координат текущей точки изображения (х,у), Ь смещение, подбираемое экспериментально.
После бинаризации изображения следует удалить остаточные пиксели фона, которые образовались вследствие выбора низкого порога яркости пискеля в предыдущем алгоритме. Удаление происходит следующим образом; из изображения выделяются четыре пикселя по следующей формуле:
где п — порядковый номер соседа обрабатываемого пикселя. Обрабатываемым является пиксель п — 0. Далее считается суммарная яркость © выделенных пикселей:
(2.3)

п = 0, (хих2)
(2.4)
п = 2, (хь*2+1)
я = 3, (х] + 1,х2 + 1)