基于三维模式基元的句法退化字符识别

字符识别的研究近几十年来取得了重要进展，目前字符识别方法可以很好地处理背景干净、清晰的字符图像，但对于复杂背景下的、低质量图像的退化字符识别并未获得满意的解决方法，成为字符识别研究的难点和应用的瓶颈。本项目针对退化字符识别问题，对于劣质条件下的字符图像，直接从灰度图像上提取字符的三维拓扑结构特征，构建结构信息更丰富的三维模式基元，从而提高系统抗干扰能力；对于结构复杂且大类别数的中文字符，用语言方法来描述字符结构信息，构建基于三维模式基元的句法退化字符识别系统，增强系统解决复杂模式识别的能力, 从而提高整个退化字符识别系统的性能，初步解决退化字符识别的若干理论和技术问题，为退化字符识别摸索出一条新途径。

针对低质量图像的退化字符识别问题，本项目研究了基于三维模式基元句法退化字符自适应识别方法：将字符图像退化信息集成在退化字符识别系统，根据字符退化源和退化程度，构建多个退化字符识别子系统；在每个字符识别子系统里，提出了三维模式基元的提取方法，即对不同退化源及退化程度的字符图像，在灰度维上提取具有不同度的模式基元，构成三维模式基元，构建相应的句法字符识别子系统，从而增强系统处理退化字符能力，提高整个退化字符识别系统的性能，为退化字符识别研究做出有益的探索。项目发表论文8篇，申请发明专利2项。