基于MQDF的英文OCR多模板分类器  

English OCR Multi-template Classification Based on Modified Quadratic Discriminant Function

作　　者：姜铮铟[1] 丁晓青[1] 

机构地区：[1]清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室,北京100084

出　　处：《计算机工程》2005年第15期56-58,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60241005)

摘　　要：针对进一步提高英文OCR分类器的鲁棒性进行了研究,结合传统的单模板MQDF分类器和多模板欧氏距离分类器各自的优点,提出了一种新的基于MQDF的多模板分类器设计方法。与传统分类器的对比测试证明,该文提出的这种新的分类器能够有效地提高多体英文OCR字符的单字首选正确率,并对低质量文本中的模糊和断裂字符也能保持很高的识别率。This paper focuses on robust classification research. By combining the advantages of traditional single template modified quadratic discriminant function classification and multi-template euclidean classification, it presents a new multi-template classification design based on MQDE Through comparative test with the traditional classification, it proves that the new design can distinguishingly improve the preferred recognition rate of characters,and keep high accurate recognition of darkened or splitter characters in low quality document as well.

关 键 词：光学字符识别 多模板 LDA变换 K均值聚类 MQDF分类器 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]