银行支票中手写用途域字串识别

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1、声明尸明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名：陡圣yf；年乡月f岁日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保

2、密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名．_鞋．至一一一必}；年；月吵日硕士论文银行支票中手写用途域字串识别摘要手写汉字串识别是金融票据自动处理系统的重要组成部分。本文对银行支票“用途”域的手写汉字串的识别进行了研究，给出了具体有效的解决方案。研究内容包括以下几部分：字串图像的预处理，对彩色图像进行灰度化并在去除印章、底部横线等干扰信息后，通过搜索字串的边界来对字串主体进行精确定位。字串图像的切割，首先进行轮廓跟踪切割出各个连通域，然后对连通域进行上下、左右合并，形成一个个初始切割字块。再对每

3、个字块判断是否存在粘连字符，如存在，则进行进一步的切割。最后，通过对相邻字块进行组合，生成一系列的候选切割方案。单字的归一化和特征提取，改进了一种基于笔画密度均衡化的非线性规一化方法，对单字图像进行归一化处理。在此基础上，采用了一种模糊网格八方向梯度特征作为单个字块的特征。单字的分类识别，针对具体问题，提出了先根据单字在字串中的位置确定初始候选字集，再进行粗分类，最后细分类的多级分类方法。字串识别后处理，首先探讨了基于统计语言模型的后处理方法，然后针对具体问题提出了一种更为有效的整串查找匹配的方法。

4、采用本文的这一整套解决方案，取3000个支票“用途域”字串图像作为训练样本，对1000个样本进行测试，识别准确率为75．6％。关键字：手写体，汉字串识别，字串切割，归一化，特征提取，后处理AbstractHandwTittenChinesestringrecognitionisoneofthemostimportantpartsofthebanknoteautomaticprocessingsystem．Inthispaper,therecognitionofhandwrittenChinesest

5、ringintheusageareaonbankcheckisstudied．Aconcreteandeffectivesolutionispresented．Thefollowingisthemaincontentofthepaper．Thepreprocessingforthestringimagewhichincludesremovingsealsbygradation，removingframelinesandlocatingthestringaccurately．Thesegmentati

6、onofthestringimage．Inthisstage，acontourtracingmethodISfirstlyappliedtogettheconnecteddomains．Aftercombiningtheconnecteddomainsupanddown，leftandright，wegettheinitialcharparts．Thosecharpartswhichhastouchingcharactersaredetectedbeforebeingcutintosmalleron

7、es．Atlast，severalcuttingplansaregeneratedthroughcombiningneighboringcharparts．ThenomalizationandfeatureextractionofsingleChinesechar．Anonlinearnonnalizmionmethodbasedonstrokedensityequalizationisimprovedinordertoreducedi＆rencesbetweengraycharimageswith

8、inthesanleclass．Thenweextracteightdirectiongradientfeaturesonthegraycharimageseparatedbyfuzzy西d．TheclassificationofsingleChinesechar．Athree—stepclassifierisdesignedfortheconcretesituation．First，theinitialcandidatesareselectedbythepositi