字符识别技术的研究与应用
该文介绍了作者在字符识别领域里的工作,这些工作主要包括对模糊聚类算法,图像的分割,手写数字字符识别和多分类器组合的研究,以及一个实用支票处理系统的构造.该文首先对模糊c均值聚类算法进行了研究,给出了一种在低维数空间上改进的模糊c均值算法,改进的算法与传统算法比较具有较小的时间复杂性和空间复杂性.同时从数值稳定性的角度出发,该文从理论上详细证明了当聚类加权指数m≥3时,在数值计算时可能会出现数值不稳定的现象,这与许多从实验中得到的结论相吻合,因此该文建立在实际的数值计算时,选择聚类加权指数m〈3时可以避免数值不稳定的现象.接着针对文档处理中常见的表格型文档,该文提出了一个通用的去线噪声的模型.这个模型具有较好的自适应能力,且可以根据实际应用环境进行进一步的扩展.该文通过对实际使用的550张支票图像的实验验证了该模型.
手写体数字识别;分类器相关性;多分类器组合;模糊c均值聚类;表格文档处理;线噪声去除;支票图像处理
南京理工大学
博士
模式识别与智能系统
杨静宇
1999
中文
TP391.41
81
2006-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）