基于组合特征的手写英文字母识别方法

摘要：

为了消除考试中使用答题卡的限制,提高考试阅卷的自动化水平,就手写英文字母的识别问题提出一种新的基于组合特征的识别方法.首先对待识别字符区域进行拍照,对所拍图像进行滤波、二值化、投影处理得到处理后图像,对处理后图像提取轮廓特征得到识别结果;然后对处理后图像提取形状特征,对像素数据进行差分运算得到识别结果;最后将两种不同特征的识别结果进行融合即可得到最终的识别结果.轮廓特征与形状特征相结合的组合特征手写英文字母识别方法能够互相补充,该方法不需要对图像作复杂的细化处理,减少了处理时间;也不需要提前对手写英文字母进行训练,因而比神经网络方法简单快速.通过对样本进行测试,手写英文字母识别正确率在95％以上,对于一些非常规手写体字母也能成功识别.实验证明该方法可以较快地完成手写英文字母识别,识别正确率较高,并具有较好的鲁棒性.

关键词：字母识别、轮廓特征、形状特征、自动检测

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：286-289