随着计算机、多媒体等的迅速发展和应用,数字字符的检测和识别在当今社会的许多领域都有着广阔的应用前景.尽管目前人们对数字字符的检测和识别提出了许多方法,但涉及到具体问题时仍有很多问题存在,本文根据数字字符的特点做了以下几方面工作.第一,对模式识别技术中的独立分量分析算法(Independent Component Analysis,ICA)进行了研究,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,并重点分析了一种快速ICA实现算法FastICA,在此基础上,利用一种改进的FastICA算法进行数字字符识别的应用研究,与一般的ICA算法相比,加快了收敛速度,提高了数字字符识别速度.第二,针对地形扫描图的矢量化问题,进行了两项预处理工作的研究.首先通过提取连通分量分离高程值标记,其工作还包括地图的预处理,如二值化等,二值化的效果影响后续工作的进行,有效的二值化算法是高检测率的保证;将经过连通分量提取后的候选数字进行膨胀,结构元素选择拟圆形,即消除了非数字字符要素,又可以计算出倾斜角度,为旋转作好准备.其次利用基于数值背景表达的方法对数字字符识别,与基于独立分量分析的方法相比较,此方法计算较为简单.实验结果表明此方法具有很好的效果,对各种字体、各种字号的数字字符都取得较好的识别效果.