Содержание
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛЛВЛ 1 ОБЗОР ПРИЗНАКОВЫХ И АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ
ТЕКСТОВ.
1.1 ВСТУПЛЕНИЕ.
1.2 Метод характерных фрагментов.Б
1.2.1 Описание двухградационных изображений.
1.2.2 Алгоритмы выделения характерных фрагментов.
1.2.3 Векторы, задающих форму характерных фрагментов.
1.2.4 Векторы, задающие местоположение характерных фрагментов
1.3 Адаптивное распознавание
1.3.1 Общая схема адаптивного распознавания
1.3.2 Создание эталонов
1.3.3 Дораспознавание
1.4 Штрафные функции
1.5 Выводы
ГЛАВА 2 МЕТОДЫ И ПРОБЛЕМЫ АДАПТИВНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ
ОТСКАНИРОВАННОЕ О ТЕКСТА .
2.1 Основные задачи адагп ивного распознавания
2.1.1 Построение идеального образа.
2.1.2 Сравнение символа с эталонам.
2.2 Искажение символов при сканировании.
2.2.1 Определения
2.2.2 Представление символа
2.2.3 Влияние аппаратной функции.
2.2.4 Размеры прообраза.5
2.2.5 Тонкие линии.
2.2.6 Наклонные линии на сетке.
2.2.7 Распределение полутонов. Количественные характеристики.
2.3 ВЫВОДЫ
Г ЛАВА 3 ФУНКЦИИ СРАВНЕНИЯ С ИДЕАЛЬНЫМ ОБРАЗОМ В АДАПТИВНОМ
РАСПОЗНАВАНИИ . .
3.1 0СТР0ЕНИЕ ИДЕАЛЬНЫХ ОБРАЗОВ.
3.2 Уплотненные взвешенные растры.
3.2.1 Простейший случай укладки взвешенного растра.
3.2.2 Мера плотности укладки взвешенных растров
3.2.3 Укладка сложных растров
3.3 От личие символов от идеальных образов
3.4 Стандартные функции сравнения основные недостатки.
3.5 АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ СПЕЦИАЛЬНОЙ ФУНКЦИИ СРАВНЕНИЯ.
3.6 Выводы
ГЛАВА 4 РЕАЛИЗАЦИЯ АДАПТИВНОГО АЛГОРИТМА
4.1 Подбор параметров при обучении
4.2 Инструментарий исследователя
4.2.1 Компонента кластеризации.
4.2.2 Компонента просмотра и редактирования кластеров
4.3 Полная схема алгоритма распознавания
4.4 Выводы
ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ .11И
ПРИЛОЖЕНИЯ
5.1 Распределение полутонюв в сложных объектах.
5.2 Сравнение взвешенных растров первого и второго прохода.
СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ.
СПИСОК ТАБЛИЦ . .
ЛИТЕРАТУРА
- Київ+380960830922