Известны способы распознавания, использующие аналоговые характернстикн изображения, например способ распознавания по фрагментам, где каждый фрагмент является функцией плотности зачерненности при наложении предъявляемого знака на матрицу фрагментов. Наличие в реальной системе распознавания различного рода помех существенно затрудняет реализацию такого рода алгоритмов и снижает надежность распознавания.
Предложенный способ отличается от известных тем, что выходной сигнал каждого признака (фрагмента) знака, пропорциональный плотности зачерненности этого фрагмента, сопоставляют с кривыми распределения плотности зачерненности соответствующего фрагмента для всех знаков читаемого алфавита, суммируют результирующие сигналы сопоставления для каждого знака .и ответ распознавания выдают по максимальному (минимальному) сходству этих сигналов с эталонными описаниями, что позволяет повысить надежность автоматического чтения знаков.
При наложении предъявляемого знака на матрицу фрагментов на выходе каждого фрагмента образуется сигнал, пропорциональный плотности зачерненности соответствующего фрагмента. В -результате предварительного статистического анализа больщого
массива знаков данного комплекса получаются кривые распределения плотности зачерненности для каждого знака и каждого признака (фрагмента). Число таких кривых распределения , где Q - число признаков (фрагментов), необходимых для распознавания, а L - число различных знаков.
Блок-схема, поясняющая способ, приведена на чертеже.
Знак, предъявляемый для опознавания, преобразуется блоком 1 в параллельный набор сигналов UiUQ, пропорциональных плотности зачерненности соответствующих признаков. Эти сигналы постунают в блок 2, где
5 сопоставляются с соответствующими кривыми раснределения плотности зачерненности, так что на выходе блока возникает набор сигналов, являющихся функцией сигналов U и соответствующих кривых распределения.
0 Этот набор сигналов поступает в блок 3, в котором суммируются сигналы сопоставления для каждого знака. Результирующие сигналы подаются в блок опознания 4, который выдает ответ по экстремальному сходству.
5
Описанный способ может быть применен в читающих автоматах любого назначения.
НИЛ, отличающийся тем, что, с целью повышения надежности распознавания, выходной сигнал каждого признака (фрагмента) знака, проиорциональный плотности зачерненностл этого фрагмента, сопоставляют с кривыми распределения плотности зачерненности соответствующего фрагмента для всех знаков читаемого алфавита, суммируют результирующие сигналы сопоставления для каждого знака и ответ распознавания выдают по максимальному (минимальному) сходству этих сигналов с эталонными описаниями.
название | год | авторы | номер документа |
---|---|---|---|
СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ГОВОРЯЩЕГО ПО ФОНОГРАММАМ ПРОИЗВОЛЬНОЙ УСТНОЙ РЕЧИ НА ОСНОВЕ ФОРМАНТНОГО ВЫРАВНИВАНИЯ | 2009 |
|
RU2419890C1 |
Способ контроля достоверности распознавания символов | 1973 |
|
SU533947A1 |
СПОСОБ ФОРМИРОВАНИЯ МЕР СХОДСТВА ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ОБРАЗОВ | 1973 |
|
SU363105A1 |
СПОСОБ РАСПОЗНАВАНИЯ ЦИФР | 1969 |
|
SU251962A1 |
ИЗМЕРЕНИЕ ОСТРОТЫ ЗРЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА | 2016 |
|
RU2730977C1 |
СПОСОБ ФОРМИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МОЗГ-КОМПЬЮТЕР | 2019 |
|
RU2704497C1 |
СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЭЛЕМЕНТОВ СЛОЖНОЙ СИСТЕМЫ В ПЕРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ | 2020 |
|
RU2726027C1 |
МЕТОД И СИСТЕМА ИЗВЛЕЧЕНИЯ ДАННЫХ ИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ДОКУМЕНТОВ | 2015 |
|
RU2613846C2 |
ВСЕСОЮЗНАЯUA-'V,- •-•->&хг.;;ч.~СШfiau;UK< (ела bib AМ. Кл. G 06k 9/00УДК 621.,391.19(088.8) | 1973 |
|
SU375660A1 |
СПОСОБ И УСТРОЙСТВО РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЛЬЕФНОСТИ ЛИЦА | 2009 |
|
RU2431190C2 |
Изобра/кениг
Отбет
Даты
1966-01-01—Публикация