公开(公告)号：CN1459761B

公开(公告)日：2010-04-21

申请号：CN02117865.8

申请日：2002-05-24

Applicant: 清华大学

Inventor： 丁晓青 ,  王学文 ,  刘长松 ,  彭良瑞

IPC: G06K9/46 ,  G06T7/40

CPC classification number: G06K9/4609 ,  G06K2209/01

Abstract: 基于Gabor滤波器组的字符识别方法属于字符图像识别技术领域，其特征在于：在训练系统中依次含有以下步骤：用Gabor滤波器组抽取字符图像中各个方向的笔画，用平均熵相关系数求最优的滤波器参数；对Gabor滤波器组的输出结果作非线性后处理，以进一步增加识别系统对图像亮度、对比度变化以及图像干扰的抵抗能力；对Gabor滤波器组的输出中的正值和负值分别用高斯滤波器阵列计算识别特征，并合成为一个高维的特征矢量；用线性鉴别分析法降低特征矢量的维数，以增强识别性能，降低分类器的复杂度和计算量。该方法与具体的语种无关，成功的解决了低质量图像中的字符识别问题，对于印刷体和脱机手写汉字获得了目前最高的识别率。对身份证的总体识别率到达了90％以上，已经符合实用的要求。

公开(公告)号：CN1459761A

公开(公告)日：2003-12-03

申请号：CN02117865.8

申请日：2002-05-24

Applicant: 清华大学

Inventor： 丁晓青 ,  王学文 ,  刘长松 ,  彭良瑞

IPC: G06K9/46 ,  G06T7/40

CPC classification number: G06K9/4609 ,  G06K2209/01

Abstract: 基于Gabor滤波器组的字符识别方法属于字符图像识别技术领域，其特征在于：在训练系统中依次含有以下步骤：用Gabor滤波器组抽取字符图像中各个方向的笔画，用平均熵相关系数求最优的滤波器参数；对Gabor滤波器组的输出结果作非线性后处理，以进一步增加识别系统对图像亮度、对比度变化以及图像干扰的抵抗能力；对Gabor滤波器组的输出中的正值和负值分别用高斯滤波器阵列计算识别特征，并合成为一个高维的特征矢量；用线性鉴别分析法降低特征矢量的维数，以增强识别性能，降低分类器的复杂度和计算量。该方法与具体的语种无关，成功的解决了低质量图像中的字符识别问题，对于印刷体和脱机手写汉字获得了目前最高的识别率。对身份证的总体识别率到达了90％以上，已经符合实用的要求。