根據模板匹配的畸變字符識別算法.該算法能夠全自動校正因為面層投射所造成的畸變字符圖象,明顯提升面層字符識別的準確率.隨后對校正后 的圖象開展字符精準定位,終根據模板匹配算法對字符作出.實驗結果顯示,畸變字符校正算法合理地提升了算法針對圓上上字符的鑒別工作能力,在檢測中獲得了 優(yōu)良的實際效果.根據模板匹配的畸變字符識別算法.該算法能夠全自動校正因為面層投射所造成的畸變字符圖象,明顯提升面層字符識別的準確率.隨后對校正后 的圖象開展字符精準定位,終根據模板匹配算法對字符作出.實驗結果顯示,畸變字符校正算法合理地提升了算法針對圓上上字符的鑒別工作能力,在檢測中獲得了 優(yōu)良的實際效果.

解決低質量圖像給識別任務帶來的困難,構造了一個由圖像增強網絡(EnCNN)和手寫體數字識別網絡(LeNet-5)組成的低質量圖片識別框架.將圖像增強網絡嫁接在識別網絡前,并使用提出的策略進行模型學習.使得低質量圖像在被識別前圖像質量得到較大的改善,終實現低質量手寫體圖像識別率的提高.實驗部分將提出的方法和在單純使用低質量圖像或高清圖作為訓練集進行訓練的方法進行了對比,實驗表明在低質量圖像上,提出的方法有更高的數字識別率,且有更強的泛化能力.

在電子光學符號識別機中,符號歷經歸類,提取特征的預處理后,一般要根據比較繁雜的邏輯性方法開展識別.文中詳細介紹一種用更改特征矢量素材逐步提升識別率的方法.這類方法簡易,有益于電子計算機剖析和設備的完成.在電子光學符號識別機中,符號歷經歸類,提取特征的預處理后,一般要根據比較繁雜的邏輯性方法開展識別.文中詳細介紹一種用更改特征矢量素材逐步提升識別率的方法.這類方法簡易,有益于電子計算機剖析和設備的完成.