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文字特征抽�。簡我宰R別率而言，特征抽取可說是 ocr的-，宿遷條碼識別，用什么特征、怎么抽取，直接影響識別的好壞，也所以在ocr研究初期，特征抽取的研究報告-的多。而特征可說是識別的-，簡易的區(qū)分可分為兩類：一為統(tǒng)計的特征，如文字區(qū)域內(nèi)的黑/白點(diǎn)數(shù)比，當(dāng)文字區(qū)分成好幾個區(qū)域時，這一個個區(qū)域黑/白點(diǎn)數(shù)比之聯(lián)合，就成了空間的一個數(shù)值向量，在比對時，條碼自動識別，基本的數(shù)學(xué)理論就-應(yīng)付了。而另一類特征為結(jié)構(gòu)的特征，如文字影像細(xì)線化后，取得字的筆劃端點(diǎn)、交叉點(diǎn)之?dāng)?shù)量及位置，條碼識別原理，或以筆劃段為特征，配合特殊的比對方法，進(jìn)行比對，市面上的線上手寫輸入軟件的識別方法多以此種結(jié)構(gòu)的方法為主。
對比數(shù)據(jù)庫：當(dāng)輸入文字算完特征后，不管是用統(tǒng)計或結(jié)構(gòu)的特征，都須有一比對數(shù)據(jù)庫或特征數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行比對，數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容應(yīng)包含所有欲識別的字集文字，根據(jù)與輸入文字一樣的特征抽取方法所得的特征群組。對比識別這是可充分發(fā)揮數(shù)算理論的一個模塊，根據(jù)不同的特征特性，選用不同的數(shù)學(xué)距離函數(shù)，較有名的比對方法有，歐式空間的比對方法、松弛比對法（relaxation）、動態(tài)程序比對法（dynamic programming，dp），以及類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫建立及比對、hmm（hidden markov model）…等的方法，為了使識別的結(jié)果更穩(wěn)定，也有所謂的系統(tǒng)（experts system）被提出，利用各種特征比對方法的相異互補(bǔ)性，使識別出的結(jié)果，條碼識別系統(tǒng)，其信心度-的高。
從影像到結(jié)果輸出，須經(jīng)過影像輸入、影像前處理、文字特征抽取、比對識別、后經(jīng)人工校正將認(rèn)錯的文字更正，將結(jié)果輸出。影像輸入欲經(jīng)過ocr處理的標(biāo)的物須透過光學(xué)儀器，如影像掃描儀、傳真機(jī)或任何攝影器材，將影像轉(zhuǎn)入計算機(jī)�？萍嫉倪M(jìn)步，掃描儀等的輸入裝置已制作的愈來愈精致，輕薄短小、品質(zhì)也高，對ocr有相當(dāng)大的幫助，掃描儀的分辨率使影像更清晰、掃除速度更增進(jìn)ocr處理的效率。
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