基于神经网络和学习子空间的OCR识别方法在选票处理中的应用  

The OCR Techniques for Vote Information Processing Based on Learning Subspace Method and Neural Network

作　　者：刘建胜[1] 汪同庆[1] 居琰[1] 王贵新[2] 任莉[1] 

机构地区：[1]重庆大学光电工程学院,重庆400044 [2]重庆后勤工程学院,重庆400044

出　　处：《计算机工程》2002年第11期36-38,共3页Computer Engineering

摘　　要：选票信息的自动处理能提高录入速度、保证选举的公正性。绝大多数的选票信息自动处理系统都是采用光学标记识别的方法，该方法对于选票纸张和填写要求较高，而且误识率较高。该文提出了一种基于神经网络和学习子空间光学字符识别(OCR)方法。该识别方法具有对纸张和填写的要求低，精度高、通用性好的特点。Vote automatic processing system can assure process speed and justness. Most of the vote processing system is base on the optical mark recognition, it may make mistake in recognition. In this paper, we put forward optical character recognition techniques for vote information processing based on learning subspace method and neural network. This method has lower requirement to paper and higher accuracy in recognition and universal property in vote processing.

关 键 词：神经网络 学习子空间 选票处理 光学字符识别 计算机 信息处理 

分 类 号：TP391.43[自动化与计算机技术—计算机应用技术]