【摘 要】
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自动文档识别中字切分算法如果仅仅依靠大小位置等度量信息,很容易产生误切分图像块,需要字符分类器给出一定的反馈才能准确切分,为此提出了一个新的拒识算法,目标是尽可能准
【机 构】
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清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室; 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; 北京100084; 北京100084;
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划(编号:2001AA114081);国家自然科学基金(编号:69972024)
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自动文档识别中字切分算法如果仅仅依靠大小位置等度量信息,很容易产生误切分图像块,需要字符分类器给出一定的反馈才能准确切分,为此提出了一个新的拒识算法,目标是尽可能准确地拒识非法字符。该文分析了基于距离的分类器的置信度和广义置信度,在此基础上改进了常用的广义置信度映射函数,并设计了一个基于样本学习的拒识规则,提高了拒识算法的适应性。在中日韩三种文档样本上的实验表明,该文算法明显改善了系统性能,对于较低质量的印刷文本识别具有一定的普遍意义。
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