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该文介绍了一个手写数字据报表自动录入系统的方法与实现.针对实际应用中高识别率、高速度的要求,作者在识别核心算法上提出了以下的综合识别方案:采用统计方法与结构方法相结合的策略,达到了高的识别率和极低的误只率;另外,由于在统计方法中采用了基于主分量分析(PCA)的特征提取和前向多层神经网络(MFNN)分类器,比传统的k-NN分类器大大提高了识别速度.在核心算法的基础上,作者实现了基本满足实用要求的手写数据报表自动录入系统:包括扫描、预处理、识别、校对、录入数据库等全部环节.该系统利用高速扫描仪作为输入设备可以达到每分钟7-10页的处理速度,能够满足大批量数据高速录入的需要.该系统参加了第一次全国农业普查光电录入机的技术选型,各项指标均达到了实用要求.