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基于并行特征融合的金融汉字特征提取方法

计算机应用 2007年第B6期27卷 127-129页

作者：范振东吝宁北京科技大学信息工程学院北京100083

以金融汉字为研究对象,针对金融汉字的特点,提出了一种基于改进的Gabor滤波器和弹性网格相结合的新的特征提取方法。利用Gabor滤波器获取汉字的统计特征,利用弹性网格获取汉字的笔画特征,最后利用并行特征融合与分类的方法得到最终识别... 详细信息

以金融汉字为研究对象,针对金融汉字的特点,提出了一种基于改进的Gabor滤波器和弹性网格相结合的新的特征提取方法。利用Gabor滤波器获取汉字的统计特征,利用弹性网格获取汉字的笔画特征,最后利用并行特征融合与分类的方法得到最终识别结果。实验证明,该方法是行之有效的,识别的速率和正确率有了显著的提高。

关键词：金融汉字 Gabor滤波器弹性网格并行特征融合

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基于多分类器集成的手写体金融汉字识别

计算机工程与应用 2007年第15期43卷 212-214页

作者：喻莹杨扬董才林何秀玲陈增照北京科技大学信息工程学院华中师范大学计算机科学系武汉430079 华中师范大学最优控制与离散数学重点实验室华中师范大学最优控制与离散数学重点实验室武汉430079

用基于遗传算法的全局优化技术动态地选择一组分类器,并根据应用的背景,采用合适的集成规则进行集成,从而综合了不同分类器的优势和互补性,提高了分类性能。实验结果表明,通过将遗传算法引入到多分类器集成系统的设计过程,其分类性能明... 详细信息

用基于遗传算法的全局优化技术动态地选择一组分类器,并根据应用的背景,采用合适的集成规则进行集成,从而综合了不同分类器的优势和互补性,提高了分类性能。实验结果表明,通过将遗传算法引入到多分类器集成系统的设计过程,其分类性能明显优于传统的单分类器的分类方法。

关键词：多分类器集成遗传算法金融汉字

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基于小波包分解的手写体金融汉字识别

计算机工程与科学 2009年第6期31卷 40-43页

作者：喻莹杨扬董才林何秀玲陈增照北京科技大学信息工程学院北京100083 华中师范大学计算机科学系湖北武汉430079 华中师范大学数统学院湖北武汉430079

本文提出一种基于小波包分解的手写体金融汉字识别算法。该算法首先对汉字图像进行小波包分解,利用基于节点子图像能量方差的准则选择适当的部分分解树;然后,将得到的子图像划分成多个局部窗口,计算局部窗口的能量值组成特征向量;再通... 详细信息

本文提出一种基于小波包分解的手写体金融汉字识别算法。该算法首先对汉字图像进行小波包分解,利用基于节点子图像能量方差的准则选择适当的部分分解树;然后,将得到的子图像划分成多个局部窗口,计算局部窗口的能量值组成特征向量;再通过主成分分析(PCA)选择分类能力最强的一组特征,降低特征空间的维数;最后,用SVM多类分类方法进行分类判决。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果。

关键词：小波包能量函数多分类支持向量机金融汉字

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票据中的手写金融汉字自动识别研究

票据中的手写金融汉字自动识别研究

作者：胡恒兴华中师范大学

学位级别：硕士

现今，银行系统正努力提高其业务处理的效率。在银行的各种业务中，各种表单被大量应用。而这些表单以往都需要人工进行处理。录入的过程既慢而且容易出错。银行金融票据处理系统正是根据银行业务处理的需要而提出来的。金融票据处理系... 详细信息

现今，银行系统正努力提高其业务处理的效率。在银行的各种业务中，各种表单被大量应用。而这些表单以往都需要人工进行处理。录入的过程既慢而且容易出错。银行金融票据处理系统正是根据银行业务处理的需要而提出来的。金融票据处理系统借助计算机及相关设备的强大功能，将票据中的信息高速的输入到计算机中，并且建立数据库，对输入的信息进行管理，自动核对相关帐目，保证银行及金融系统业务往来的顺利进行。但是如何高速准确的将金融票据中的重要信息输入计算机是一个技术难题。普遍采用的办法是用高速的扫描设备将票据扫描后形成图象输入计算机。再对票据图象中的重要信息区域进行定位、提取。在票据的重要信息中，用汉字书写的金额是其中很重要的一部分。如果能使用计算机准确的识别金融汉字的图象，无疑将大大提高整个处理系统的处理能力。本研究课题的主要目的旨在解决金融汉字的自动识别问题。经过几十年的发展，汉字识别技术已经取得了巨大的发展。各种类型的汉字识别技术已经达到了相当可观的识别率。但是识别自由书写的汉字识别仍然是一个难题。金融汉字字符集中的字符种类虽然不多，但是由于手写的缘故，如何识别仍然是一个不小的难题。这主要是因为自由书写的汉字风格各异，不同的人有不同的书写习惯。甚至同一个人所书写的多个相同汉字，字型上也可能存在相当大的差异。所使用的书写工具的不同也会造成手写汉字的笔道粗细不同。这些都提高了手写汉字识别的难度。针对手写金融汉字的这些特点，我们研究完成了手写金融汉字的识别算法。该算法有如下特点。首先，针对有的人书写的汉字字型比较随意、夸张的特点，采用了重心—中心变换的方法，有效的解决了这一问题。当所写的汉字偏向一边，这时采用重心—中心变换的方法，可以得到一个笔画分布均匀的图象，这使得此后的分类结果更为稳定，受字型变化的影响不大。其次，采用16值变换的方法描述了手写汉字的结构特征。汉字的字型比较复杂，这一特征表示方法符合汉字字型的结构特点，为汉字特征的抽取打下了 dweed＼硕士学住论文进吓》芬＊“IrSn＊IS 基础。再次，提出了v”v＋8呛的网格特征分类方案，使分类结果更为稳定。最后利用动态弹性有序匹配规则，有效的提高了识别系统的速度和精度。为了有效的针对实际情况进行研究工作，我们收集了大约四万多个实际的手写金融汉字字符。经测试，使用本系统达到了95％以上的识别率。得到了令人满意的识别结果。

关键词：文字识别金融汉字金融表格 16值