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画册印刷的知识介绍

资料来源:东莞市瀚森印刷包装有限公司 浏览:1062次 上传时间:2012/5/1

 
识别方法是整个系统的核心。用于画册印刷汉字识别的模式识别方法可以大致分为结构模式识别、统计模式识别及两者的结合。下面分别进行介绍。  

结构模式识别 

汉字是一种特殊的模式,其结构画册印刷虽然比较复杂,但具有相当严格的规律性。换言之,汉字图形含有丰富的结构信息,可以设法提取含有这种信息的结构特征及其组字规律,作为识别汉字的依据,这就是结构模式识别。

结构模式识别是早期汉字识别研究的主要方法。其主要出发点是汉字的组成结构。从汉字的构成上讲,汉字是由笔划(点横竖撇捺等)、偏旁部首构成的;还可以认为汉字是由更小的结构基元构成的。由这些结构基元及其相互关系完全可以精确地对汉字加以描述,就像一篇文章由单字、词、短语和句子按语法规律所组成一样。所以这种方法也叫句法模式识别。识别时,利用上述结构信息及句法分析的方法进行识别,类似一个逻辑推理器。

用这种方法来描述汉字字形结构在理论上是比较恰当的,其主要优点在于对字体变化的适应性强,区分相似字能力强;但是,在实际应用中,面临的主要问题是抗干扰能力差,因为在实际得到的文本图象中存在着各种干扰,如倾斜,扭曲,断裂,粘连,纸张上的污点,对比度差等等。这些因素直接影响到结构基元的提取,假如结构基元不能准确地得到,后面的推理过程就成了无源之水。此外结构模式识别的描述比较复杂,匹配过程的复杂度因而也较高。所以在印刷体汉字识别领域中,纯结构模式识别方法已经逐渐衰落,句法识别的方法正日益受到挑战。

统计模式识别

统计决策论发展较早,理论也较成熟。其要点是提取待识别模式的的一组统计特征,然后按照一定准则所确定的决策函数进行分类判决。

汉字的统计模式识别是将字符点阵看作一个整体,其所用的特征是从这个整体上经过大量的统计而得到的。统计特征的特点是抗干扰性强,匹配与分类的算法简单,易于实现。不足之处在于细分能力较弱,区分相似字的能力差一些。常见的统计模式识别方法有:

(1) 模板匹配。模板匹配并不需要特征提取过程。字符的图象直接作为特征,与字典中的模板相比,相似度最高的模板类即为识别结果。这种方法简单易行,可以并行处理;但是一个模板只能识别同样大小、同种字体的字符,对于倾斜、笔划变粗变细均无良好的适应能力。

(2)利用画册印刷变换特征的方法。对字符图象进行二进制变换(如Walsh, Hardama变换)或更复杂的变换(如Karhunen-Loeve, Fourier,Cosine,Slant变换等),变换后的特征的维数大大降低。但是这些变换不是旋转不变的,因此对于倾斜变形的字符的识别会有较大的偏差。二进制变换的计算虽然简单,但变换后的特征没有明显的物理意义。K-L变换虽然从最小均方误差角度来说是最佳的,但是运算量太大,难以实用。

总之,变换特征的运算复杂度较

 

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