英文字符识别研究：非完全切分与投影归一化方法

"这篇资源是一篇关于OCR(光学字符识别)技术的硕士学位论文，作者周治紧，指导教师李玉鉴，来自北京工业大学计算机应用技术专业。论文主要探讨了英文印刷体字符的识别问题，包括字符切分和特征提取等关键步骤，并提出了一种非完全切分和投影归一化的方法。" OCR(光学字符识别)技术是一种自动将印刷或手写文本转换为机器可读电子格式的技术。随着计算机网络和全球经济一体化的发展，OCR的重要性日益凸显，特别是在大量文本资料的快速输入、邮政分拣、车牌和身份证识别等领域。 论文首先概述了OCR技术的发展历程和当前的研究状态，指出尽管面临诸多挑战，OCR技术已取得了显著的进步，并在模式识别领域占据重要地位。OCR技术结合了数字图像处理、计算机图形学和人工智能等多个领域的知识。 针对英文印刷体字符识别的难点，论文特别关注了粘连字符的切分问题。作者通过统计分析发现，粘连字符的数量有限且相对固定，大部分情况是两个字符的粘连。因此，论文提出了非完全切分策略，实验结果显示这种方法表现良好。 在特征提取方面，论文提出了一种基于投影归一化的特征提取方法，该方法对字符大小的变化有较好的适应性。尽管可能会导致一定的误识别率，但其简单易计算且对字号大小的适应性强，被认为是字符识别的一种有效特征。 最后，作者设计并实现了一个英文字符识别系统，实际测试表明该系统识别效果良好，验证了所提出的算法思想的合理性和科学性。关键词包括字符识别、版面理解、粘连字符和特征提取，这些都是OCR技术中的核心概念。