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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Handwritten Character Recognition Based on Weighted Integral Image and Probability Model

verfasst von : Jia Wu, Feipeng Da, Chenxing Wang, Shaoyan Gai

Erschienen in: Image and Graphics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

A system of the off-line handwritten character recognition based on weighted integral image and probability model is built in this paper, which is divided into image preprocessing and character recognition. The objects of recognition are digitals and letters. In the image preprocessing section, an adaptive binarization method based on weighted integral image is proposed, which overcomes the drawbacks in the classic binarization algorithms: noise sensitivity, edge coarseness, artifacts etc.; In the character recognition section, combined with statistical features and structural features, an probability model based on the Bayes classifier and the principle of similar shapes is developed. This method achieves a high recognition rate with rapid processing, strong anti-interference ability and fault tolerance.

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Metadaten
Titel
Handwritten Character Recognition Based on Weighted Integral Image and Probability Model
verfasst von
Jia Wu
Feipeng Da
Chenxing Wang
Shaoyan Gai
Copyright-Jahr
2015
Buch
Image and Graphics

Print ISBN: 978-3-319-21962-2

Electronic ISBN: 978-3-319-21963-9

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-21963-9_32