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中文印刷体文档识别技术第1章绪论1.1 中文印刷体文档识别基本原理1.2 中文印刷体文档识别研究现状1.2.1 印刷体文档的汉字识别1.2.2 印刷体文档的公式识别1.2.3 印刷体文档的表格识别1.3 中文印刷体文档识别中的难点第2章中文印刷体文档图像预处理2.1 中文印刷体文档图像采集2.1.1 文档图像采集2.1.2 文档图像显示2.1.3 文档图像格式2.2 中文印刷体文档图像特点2.3 二值化处理2.3.1 图像灰度化2.3.2 图像二值化2.4 平滑去噪2.4.1 邻域平均法2.4.2 中值平均法2.4.3 噪声直接去除法2.5 倾斜校正2.5.1 图像倾斜检测2.5.2 图像倾斜校正第3章版面分析3.1 版面结构3.2 版面分析方法3.2.1 基于连通域的版面分析方法3.2.2 二分法3.2.3 基于组合特征的版面分析方法3.2.4 基于神经网络的版面分析方法3.2.5 基于最近邻连接强度和行列可信度的版面分析方法3.3 版面理解3.3.1 文字区域3.3.2 图片区域3.3.3 表格区域3.3.4 版面结构表示与存储3.4 版面重构第4章印刷体汉字识别4.1 文本区域预处理4.1.1 文本增强4.1.2 字符分割4.1.3 字符细化4.1.4 字符归一化4.1.5 文本区域处理效果图4.2 印刷体汉字的特征提取4.2.1 印刷体汉字的统计特性4.2.2 印刷体汉字的常用特征4.3 印刷体汉字识别的实现方式第5章公式的定位与提取5.1 印刷体文档公式的特点5.2 基于投影的公式定位和提取5.2.1 独立行公式的定位5.2.2 内嵌公式的定位5.3 基于Parzen窗的独立行公式定位和提取5.3.1 待分类文本行的特征数据提取5.3.2 Parzen窗方法5.3.3 公式定位与提取效果5.4 基于字符宽度中心矩的公式定位和提取5.4.1 文本区域基本数据获取5.4.2 含公式的文本行提取5.4.3 文本行中公式判别5.4.4 独立行公式的定位5.4.5 内嵌公式的定位5.4.6公式定位与提取效果5.5 基于汉字拒识的内嵌公式定位和提取5.5.1 内嵌公式的定位5.5.2 公式定位与提取效果第6章公式字符分割与识别6.1 公式字符的特点6.2 公式字符的分割6.2.1 基于轮廓跟踪的字符分割6.2.2 基于连通域的字符分割6.3 公式字符的识别6.3.1 公式字符图像预处理6.3.2 基于模板匹配的公式字符识别6.3.3 基于特征的公式字符识别6.3.4 印刷体公式字符识别的实现6.3.5 公式字符识别方法第7章公式结构分析与表示7.1 公式结构分析的难点7.1.1 数学运算符的模糊性7.1.2 符号的上下文敏感性7.1.3 表示习惯的差异性7.1.4 公式的复杂性7.1.5 公式的多行结构7.2 公式结构分析前的字符预处理7.3 公式结构分析方法7.4 公式结构表示方法7.4.1 公式的典型表示方法7.4.2 实验结果第8章图表处理8.1 文档中图形图像的表示与处理8.1.1 游程压缩8.1.2 霍夫曼编码压缩8.1.3 算术压缩方法8.1.4 Rice压缩方法8.1.5 LZW压缩方法8.2 文档中表格的分析与识别8.2.1 表格预处理8.2.2 表格直线提取8.2.3 表格结构分析8.2.4 表格字符提取与识别第9章中文印刷体文档识别软件HEUOCR的设计与实现9.1 应用程序框架的构建9.1.1 框架风格9.1.2 数字图像处理类9.2 文档图像预处理9.2.1 图像灰度化9.2.2 图像平滑滤波9.2.3 图像阈值分割9.3 文档图像版面分析9.3.1 基本连通域提取9.3.2 基本连通域分析9.4 文本汉字识别9.4.1 字符分割9.4.2 字符识别9.5 公式识别9.5.1 公式定位9.5.2 公式字符分割9.5.3 公式字符特征提取9.5.4 公式字符识别9.5.5 公式结构分析。
汉字的识别与运用汉字是我国的传统文字，具有悠久的历史和深厚的文化底蕴。
汉字的识别和运用对于我们来说非常重要，是我们进行有效交流和有效表达的基础。
本文将从以下几个方面来探讨汉字的识别和运用。
一、汉字的基本结构和特点汉字可以分为象形字、指事字、会意字、形声字、转注形和简化字等，其基本结构由“部首+笔画”组成。
汉字的特点是形似、音近、意合，汉字之间有着深厚的历史和文化联系，同时还能反映出不同的社会文化和语言背景。
二、汉字的识别方法1. 视觉识别法汉字的识别方法主要是通过视觉的方式进行识别。
在视觉识别的过程中，我们需要注意事项和方法：要认真辨认每一个部分和笔画，全面理解字的内涵和外延，避免急于求成和草率从事。
2. 语境识别法在现实生活中，我们还可以通过语境来帮助我们识别和理解字词的含义。
比如通过上下文、背景信息、语气、语调等来推断掌握汉字的含义。
三、汉字的运用1. 汉字的书写在日常生活中，汉字是我们最常用的书写方式之一。
汉字的书写具有规范性和美观性，我们要注意笔画的正确、优美和流畅，并且也要掌握一些书法常识和技巧，如气势、笔法、墨水、排版等。
2. 汉字的阅读除了书写外，我们在日常生活中还需要从各种文字和语境中识读汉字，并通过阅读理解文字信息的含义。
我们需要注意理解意思、把握重点、推断信息以及理解汉字在语境中的作用和功能等。
3. 汉字的应用在现实生活中，汉字的应用范围非常广泛，包括广告、宣传、新闻、出版、教育、科技等领域。
因此，我们在学习和掌握汉字的同时，也需要充分理解其应用和功能，以便更好地应对现实生活中的各种场景。
结语：汉字是中华民族的瑰宝，具有重要的历史和文化意义，同时对于我们掌握有效的交流和表达也具有极为重要的作用。
在认真学习和掌握汉字识别和运用的过程中，我们不仅需要遵循规范和纪律，更要具备良好的思维能力、语言能力和表达能力，以便更好地应对现实生活中的各种挑战。
识别方法是整个系统的核心。
用于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，印刷其结构虽然比较复杂，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。
西北工业大学硕士学位论文印刷体文字识别方法研究姓名：张炜申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：赵荣椿19990301摘要《文字楚人类茨怠交滚爨垂簧手段，印别然汉字鼋｝：｛裂霹以有效黥提高印刷资料的录入速度，它的突破会极大的促进全球的信息化进程。
本文逶邋对国内拜多静文字谬剩方法静深入磅究，结合爨】麓蒋汉字静自身特点，提出了一种多级分类的综合统计识别方法。
经过实验，取、得了令人满意的效采。
Ｐ＿，一一／一般的文字谚｛别系绞出预处理、特征提取、模式匹配和后处理四大模块组成。
本文在许多关键技术方面提出了自己的方法：酋先，在联处矬除段，晨嬲一‘秽麓棼毂颇斜较澎算法，若姆文字归～怨为３６ｔ３６点阵而爿；是传统的４８＋４８点阵，宵效的减少了计算量，且几乎不会造黢罄｛鬟奉麴降低；撬爨馥送懿基予羚攫豹筠…纯，避免了笔爨浚失；其次，在特征提取时，采用一种改进的粗外围特征，并进行二重分割，充分傈涯特征的高度稳定经；采用１６２维平均线密度特蔹斓于鲴分类：第三，程模式躁配时，针对各级特点，分别采用绝对值距离、欧氏距离、以及类似泼加权准则判别；最詹，在后处理阶段，根据语言、文字学知谈，采躜字频艇投秘上”Ｆ文缝溷关系分烈处理。
关键词文字识另（印刷体汉字识彬多级分影预处理，婶、Ｙ《Ｎｖ＂文字识别，印刷体汉字识别’、多级分类’，预处理，（行、翔一纯Ｖ，二耄务彤耨鬣提醇羯爨准潮＜ＡＢＳＴＲＡＣ零Ｗｒｉｔｔｅｎｌａｎｇｕａｇｅｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅａｎｓｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｍａｃｈｉｎｅｐｒｉｎｔｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒＣａｌｌｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｍａｔｅｒｉａｌｉｎｐｕｔｃｏｍｍｅｎｄａｂｌｙ，ｔｈｅｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｇｈｏｆｉｔｃａｎａｃｃｅｌｅｒａｔｅｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｗｏｒｌｄ’ｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｃｈａｎｇｅ，Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｒｉｎｔｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒｓ，Ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｍｕｌｔｉ－ｓｔａｇｅｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄａｆｔｅｒｃａｒｅｆｕｌｌｙｓｔｕｄｉｅｄｍａｎｙｋｉｎｄｓｏｆｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｅｗｏｒｌｄ。
多体印刷体汉字识别是能识别出印刷的一连串文字随着互联网技术的发展，人工智能技术已经得到了广泛的应用。
人工智能不仅仅只能改善现有的技术，也可以创造出新的技术。
最近，有一种叫做多体印刷体汉字识别的技术被开发出来，它可以识别出印刷的一连串文字，这种技术不仅可以大大提高技术效率，而且可以使数据更安全。
多体印刷体汉字识别是利用机器学习技术实现的，是一个复杂的过程。
首先，它需要对大量的印刷汉字图像进行分析，分析出图像中每个汉字的样子，以及汉字之间的复杂结构关系。
其次，它需要运用计算机视觉技术，把每个汉字转化为字符，这个过程需要建立一个复杂的模型，使之能够准确识别出印刷汉字的拼音和汉字。
最后，它需要对分析出来的数据进行统计和分析，以确定出正确的拼音或汉字。
多体印刷体汉字识别的实现有很多优势，首先，它可以提高识别精度，使得数据更加准确。
其次，它可以大大提高效率，因为它不需要繁琐的人工操作，可以更快速地识别出所需要的数据。
此外，该技术还可以提高数据的安全性，因为它可以准确识别出印刷文本，从而减少一处文件遭到篡改的可能性。
多体印刷体汉字识别技术是一种重要的新兴技术，它给人们和企业带来了很多方便。
基于这种技术，许多企业可以更有效地处理文档，而且数据也更加安全可靠。
此外，多体印刷体汉字识别技术还可以被用来识别印刷在假币上的文字，在抗非法货币方面发挥重要作用。
多体印刷体汉字识别技术的发展也为人们带来了很多好处，特别是能够大大提高效率，大大减轻人的负担。
但是，由于这种技术的应用仍处于初级阶段，可能会面临一些种种问题，比如，在印刷文本汉字过多的情况下，可能会出现识别的问题，显示的数据可能会有一定的偏差。
可以说，多体印刷体汉字识别技术是一种值得关注的技术，它可以大大提高效率，提升数据安全性，而且可以应用到各种领域，从而改善人们的生活。
但是，它仍处于发展初期，仍有很多不完善的地方，需要进一步开发完善，以满足更多的需求。
印刷体汉字识别系统一、文字识别概述汉字是历史悠久的中华民族文化的重要结晶，闪烁着中国人民智慧的光芒。
汉字数量众多，仅清朝编纂的《康熙字典》就包含了49，000多个汉字，其数量之大，构思之精，为世界文明史所仅有。
由于汉字为非字母化、非拼音化的文字，所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将汉字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术能否在我国真正普及的关键问题。
图1文字识别的分类将汉字输入到计算机里一般有两种方法：人工键入和自动输入。
其中人工键入速度慢而且劳动强度大，一般的使用者每分钟只能输入40～50个汉字。
这种方法不适用于需要处理大量文字资料的办公自动化、文档管理、图书情报管理等场合。
而且随着劳动力价格的升高，利用人工方法进行汉字输入也将面临经济效益的挑战。
自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。
由于汉字数量众多，汉字识别问题属于超多类模式集合的分类问题。
汉字识别技术可以分为印刷体识别及手写体识别技术。
而手写体识别又可以分为联机(on-line)与脱机(off-line)两种。
这种划分方法可以用图1来表示。
从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。
到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。
联机手写体的输入，是依靠电磁式或压电式等手写输入板来完成的。
在书写时，笔在板上的运动轨迹(在板上的坐标)被转化为一系列的电信号，电信号可以串行地进入到计算机中。
从这些电信号我们可以比较容易地抽取笔划和笔顺的信息。
从90年代以来，联机手写体的识别正逐步走向实用，方兴未艾。
中国大陆及台湾地区的科研工作者推出了多个联机手写体汉字识别系统，国外的一些大公司也开始进入这一市场。
这一技术也迎合了PDA(Personal Digital Assistant)的发展潮流。
与脱机手写体和联机手写体识别相比，印刷体汉字识别已经实用化，而且在向更高的性能、更完善的用户界面的方向发展。
