Введение
1 Анализ существующих методик и пути повышения эффективности оптического распознавания рукописного текста 14
1.1 Особенности оптического распознавания рукописного текста 14
1.2 Сравнительный анализ существующих математических моделей описания изображения рукописного слова и механизмов извлечения символов 21
1.3 Пути повышения эффективности алгоритмов распознавания рукописного текста, интегрированных в рамках системы поддержки принятия решений 44
1.4 Цель и задачи работы 46
2 Предварительная обработка изображений и выбор модели распознавания 48
2.1 Алгоритмизация предварительной обработки изображений 48
2.2 Алгоритм извлечения рукописных слов из сканированного изображения 64
2.3 Модель распознавания рукописных слов на основе скрытых марковских моделей 69
2.4 Выводы по второй главе 76
3 Распознавание слитного рукописного текста с применением скрытых марковских моделей 78
3.1 Алгоритм перевода изображения символа в векторную форму с использованием преобразования Хафа 78
3.2 Разработка алгоритма преобразования рукописного слова в набор символов методом «сканирующего» окна 83
3.3 Разработка алгоритма решения задачи взаимного «поглощения» марковских моделей 88 3.4 Решение задачи формирования базы моделей рукописных слов для задач автоматического распознавания рукописного текста 94
3.5 Выводы по третьей главе 100
4 Описание разработанной подсистемы распознавания рукописного текста и результаты эксперимента . 101
4.1 Последовательность распознавания рукописного текста в общем виде 101
4.2 Подпрограммы обработки рукописного текста 104
4.3 Система поддержки принятия решений по результатам анализа изображений, содержащих информационные потоки 111
4.4 Результаты эксперимента по распознаванию рукописного текста с использованием скрытых марковских моделей 118
4.5 Сравнение результатов 124
Заключение 129
Список литературы
