实用化面向金融领域的OCR系统

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1、哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要光学字符识别(OpticalCharacterRecognition)是模式识别的一个重要分支。就字符识别技术而言，我们已经提出了一系列卓有成效的理论及方法。然而该技术的普及和应用，在很长厂段时间里都不尽如人意，究其原因，不同的行业，对OCR产品有着不同的需求。OCR产业的发展与推广，必须面向行业。本文以金融领域为例，探讨了在开发面向行业的OCR系统中，字符分类器的设计与实现。本文分析了金融领域字符图象的特点。针对该领域常见的几种图象噪声，提出了相应的去噪和归一化算法。本文分析了字符识别技术中常用的特征采集及特征提取方法。具体分析了DE

2、F(Directionalelementfeature)特征、重心特征、Chamfer距离，粗外围特征，笔划密度特征的特点及提取方式，本文详细讨论了分类器设计的两种基本方法:近邻法和神经网络法。分析了金融领域对于字符识别的要求，并针对不同要求，设计了相应的分类器。在分类器的设计过程中，综合考虑了归一化对特征采集的影响、特征间的互补性、分类器的融合等方面的问题。进一步地，在大样本集分类器的预处理过程中，提出了先预分类，再归一化的方法，较好的解决了汉字、数字、字母及标点符号的混和识别问题。最后，考虑到不同行业对OCR系统的不同要求。本文还讨论了字符分类器的识别类别可扩充牲，

3、及分类器对训练样本的鲁棒性等问题。关键词光学字符识别;特征提取，分类器设计;哈尔滨工业大学T学硕1:学位论文AbstractsOCR(OpticalCharacterRecognition)isanimportantbranchofpatternrecognition.ManytheoriesandmethodshavebeenstudiedandproposedinOCRareatothisend.However,theapplicationsandpopularizationsofOCRtechniquescannotbesatisfiedinlongtime.Th

4、ereasonofitisthattherearedifferentrequirementsforOCRsystemindifferentlines,sothedevelopmentsandspreadsofOCRindustrymustbelinesoriented.Inthispaper,acharacterrecognitionsysteminOCR,whichisfinanciallinesorientedhasbeenstudieddeeplyandimplemented.Thecharacteristicsofcharacterimageinfinancia

5、llinesareanalyzed.Removingnoisealgorithmandnormalizationalgorithmfittedfortheimage'snoiseareproposed.Commonusedmethodsoffeatureobtainingandfeatureextractionarediscussed.Specifically,thecharacteristicsandextractionmethodsofdirectionalelementfeature,gravityfeature,coarseperipheralfeaturean

6、dstrokedensityfeatureareanalyzed.Twoclassificationalgorithms,nearestneighborandneuralnetworkarediscussed.Accordingtospecificrequirementsforcharacterrecognitioninfinanciallines,acharacterclassifierisdesigned.Intheclassifierdesigning,someproblemssuchastheimpactsofnormalizationonthefeatureo

7、btaining,thecomplementsofdifferentfeatures,thecombinationsofmulti-classifiersarestudied.Inaddition,aschemeofnormalizationprecededbypre-classificationisproposedtobetterrecognizemixturesofmulti-language-ChineseCharacters,numerals,Englishlettersandpunctuations.Consideringthe