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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.18.2018.tde-25012018-143919
Document
Auteur
Nom complet
Evelina Maria de Almeida Neves
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 1995
Directeur
Jury
Gonzaga, Adilson (Président)
Paiva, Maria Stela Veludo de
Traina, Agma Juci Machado
Titre en portugais
Reconhecimento óptico de caracteres isolados baseado em suas características fundamentais
Mots-clés en portugais
Reconhecimento de caracteres
Resumé en portugais
Foi projetado um sistema para reconhecimento multifonte de caracteres alfabéticos isolados, impressos em letras maiúsculas, usando extração de características topológicas. Através da especificação de um conjunto apropriado de características, tais como traços verticais, horizontais e inclinados, áreas abertas e fechadas, denominadas aqui de características fundamentais, o reconhecimento foi determinado baseado na comparação de vetores de características. Os resultados de reconhecimento com protótipos de fontes impressas mostraram que o sistema proposto é capaz de fazer a leitura de diferentes tipos de caracteres impressos a uma taxa de precisão de 98.83%. Este trabalho também apresenta uma revisão descritiva dos aspectos básicos da aquisição, pré-processamento e extração de características da imagem. São apresentados ainda alguns aspectos históricos e mencionados alguns sistemas de OCR disponíveis comercialmente.
Titre en anglais
not available
Mots-clés en anglais
not available
Resumé en anglais
A multifont character recognition system has been designed by making use of topological feature extraction to recognize capital isolated letters. By properly specifying a set of features such as vertical, horizontal and slant strokes, curvatures, open and closed areas, named here fundamental features, the recognition has been performed based on feature vector matching. Recognition experiments with a prototype system for a variety of printed fonts show that the proposed system is capable of reading different types of printed characters at an accuracy rate of 98,83%. This work also presents a descriptive review about the basic aspects of image acquisition, preprocessing, feature extraction, historical aspects and commercially available OCR systems.
 
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Date de Publication
2018-01-25
 
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