НОРМИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ РУКОПИСНЫХ СЛОВ ПЕРЕД РАСПОЗНАВАНИЕМ
УДК 004.352.243
DOI:
Рассматривается вопрос предварительной обработки изображений рукописных слов перед их распознаванием. Сложность этапа заключается в особенности изображения рукописных слов по сравнению с печатным текстом, выраженной в наличии верхних и нижних графических элементов. Важным критерием качества выполняемых преобразований является отсутствие дополнительных искажений. Предлагается алгоритм нормализации с компенсацией поворота изображения слова при написании.
1. Papandreou, B. Gatos Slant estimation and core-region detection for handwritten Latin words // Pattern Recognition Letters 35 (2014) С. 16–22.
2. A.H. Toselli, Integrated Handwriting Recognition and Interpretation using Finite-State Models [Text] // IJPRAI, vol. 18, no. 4, 2004, P. 519–539.
3. М.П. Кривенко, Предварительная обработка при распознавании текстов по изображению низкого качества // Информатика и её применения, 2012. Т. 6. Вып. 4. С. 49-56.
4. P. Slavik, Equivalence of different methods for slant and skew corrections in word recognition applications // IEEE Trans. PAMI, 2001, P. 323-326.
5. J. Russell, R. Cohn Оператор Собеля // Книга по требованию, 2013, 106с.
6. E. Kavallieratou, N. Fakotakis, G. Kokkinakis Slant estimation algorithm for OCR systems // Pattern Recognition 34 (2001) С. 2515-2522.
7. M. Pastor, A. Toselli, E. Vidal Projection profile based algorithm for slant removal // Image Analysis and Recognition, Springer, 2004, С. 183–190.
8. Papandreou, B. Gatos Word Slant Estimation using Non-Horizontal Character Parts and Core-Region information // 10th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, 2012.
9. А.А. Мозговой Преобразование Хафа в задачах автоматического распознавания рукописного текста // Вестник Воронежского института высоких технологий 2012. №9. С. 62-64.
10. J. Pradeep, E. Srinivasan, S. Himavathi Diagonal based feature extraction for handwritten alphabets recognition system using neural network // International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT), Vol 3, No 1, Feb 2011, P. 27-38.
11. V.P. Agnihotri Offline Handwritten Devanagari Script Recognition // Information Technology and Computer Science, 2012, vol. 8, P. 37-42.
12. P. Singh, S. Budhiraja Feature Extraction and Classification Techniques in O.C.R. Systems for Handwritten Gurmukhi Script – A Survey // International Journal of Engineering Research and Applications Vol. 1, Issue 4, 2012, P. 1736-1739.
13. S. Saha, N. Paul, S.K. Das, S. Kundu Optical Character Recognition using 40-point Feature Extraction and Artificial Neural Network // International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, Volume 3, Issue 4, April 2013, P. 495-502.
14. Р.A. Гонсалес, Р. Вудс Цифровая обработка изображений // Морфологическая обработка изображений. – М.:Техносфера, 2006.
15. Mrinaljit, M.K. Ghose A Survey onselected slant estimation and removal techniques // Volume-1, Issue-3, 8th August-2013.
Ключевые слова: оптическое распознавание, нормирование, рукописный текст, информационные технологии
Для цитирования: Преображенский А.П., Мозговой А.А. НОРМИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ РУКОПИСНЫХ СЛОВ ПЕРЕД РАСПОЗНАВАНИЕМ. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2016;4(1). URL: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2016/02/PreobrazhenskyMozgovoy_1_16_1.pdf DOI:
Опубликована 31.03.2016