ати, і багато комерційних системи його використовують. Однак навіть невелику темну пляму, що потрапило на зовнішній контур символу, може істотно вплинути на результат розпізнавання. Тому для досягнення хорошої якості розпізнавання в системах, що використовують зіставлення шаблонів, застосовуються інші способи порівняння зображень.
Одна з основних модифікацій алгоритму порівняння шаблонів використовує представлення шаблонів у вигляді набору логічних правил.
4.2 Статистичні розподілу точок
У цій групі методів виділення ознак здійснюється на основі аналізу різних статистичних розподілів точок. Найбільш відомі методики цієї групи використовують обчислення моментів і підрахунок перетинів.
Моменти різних порядків з успіхом використовуються в таких задачах обробки зображень як зір роботів, виявлення і розпізнавання літальних апаратів і суден по знімках, аналіз сцен і розпізнавання символів. В останньому випадку в якості ознак використовують значення статистичних моментів сукупності чорних точок щодо деякого обраного центру.
Найбільш загальновживаними в додатках такого роду є построкові, центральні та нормовані моменти.
Для цифрового зображення, що зберігається в двовимірному масиві, построкові моменти є функціями координат кожної точки зображення такого вигляду:
,
де p, q=0, l, ...,?; M і N є розмірами зображення по горизонталі і вертикалі і f (x, y) є яскравістю пікселя в точці (х, у) на зображенні.
Центральні моменти є функцією відстані точки від центра ваги символу:
,
де х і у з рисою - координати центру тяжіння.
Нарешті, нормовані центральні моменти виходять в результаті поділу центральних моментів на моменти нульового порядку.
Слід зазначити, що рядкові моменти, як правило, забезпечують низький рівень розпізнавання. Центральні та нормовані моменти переважніше через їх більшої інваріантності до перетворень зображень.
У методі пересічний ознаки формуються шляхом підрахунку того, скільки разів відбувся перетин зображення символу з вибраними прямими, проведеними під певними кутами, наприклад, 0, 45, 90, 135 градусів. Цей метод часто використовується в комерційних системах завдяки тому, що він інваріантний до дисторсии і невеликим стилістичним варіаціям символів, а також володіє достатньо високою швидкістю і не вимагає значних обчислювальних витрат. Так, наприклад, представлена ??на ринку OCR-систем автоматичний пристрій, який читає будь заголовні буквено-цифрові символи. В якості алгоритму розпізнавання використовується метод перетинів.
Існує безліч інших методів розпізнавання, заснованих на виділенні ознак із статистичного розподілу точок. Наприклад, метод зон передбачає поділ площі рамки, яка охоплює символ, на області, і подальше використання густин точок у різних областях в якості набору характерних ознак.
У методі матриць суміжності в якості ознак розглядаються частоти спільної зустрічальності чорних і білих елементів у різних геометричних комбінаціях.
. 3 Інтегральні перетворення
Серед сучасних технологій розпізнавання, заснованих на перетвореннях, виділяються методи, використовують Фур'є-дескриптори символів, а також дескриптори кордонів.
Переваги методів, що використовують перетворення Фур'є-Мелліна, пов'язані з тим, що вони володіють инвариантностью до масштабування, обертання і зрушення символу. Основний недолік цих методів полягає в нечутливості до різких стрибків яскравості на кордонах. У той же час, при фільтрації шуму на кордонах ця властивість може виявитися корисним.
. 4 Структурний аналіз
Структурні ознаки зазвичай використовуються для виділення загальної структури образу. Вони описують геометричні та топологічні властивості символу.
Одними з найбільш використовуваних ознак є штрихи і прогалини, застосовувані для визначення наступних характерних особливостей зображення: кінцевих точок, перетину відрізків, замкнутих циклів, а також їх положення щодо рамки, яка охоплює символ.
Нехай матриця, що містить Утоньшение символ, розділена на ряд областей, кожній з яких присвоєно літери А, B, С і т.д. Символ розглядається як набір штрихів. При цьому штрих є прямою лінією (?) Або кривої (c), і з'єднує деякі дві точки в накресленні символу. Штрих є кривою, якщо його точки задовольняють наступним висловом:
в іншому випадку - це пряма. У даній формулі (xi, yi) є точкою, що належить штриху; ax + by + c=0 ...
