Распознавание символов на основе вейвлет-преобразования, метода главных компонент и нейронных сетей

В работе предложен новый алгоритм распознавания символов в условиях импульсного шума на основе применения вейвлет-преобразования, метода главных компонент и нейронных сетей. В предлагаемом алгоритме для устранения шума и извлечения признаков из исходного изображения и его отдельных частей с помощью вейвлет-преобразования Хаара выделяются низкочастотные компоненты. Сокращение размерности извлечённых признаков осуществляется методом главных компонент. В качестве классификатора используется многослойная нейронная сеть, на входы которой подаётся сокращённый набор признаков. Одной из ключевых особенностей предлагаемого подхода является создание отдельной нейронной сети для каждого типа символа. Результаты экспериментов показывают, что разработанный алгоритм сравним по точности распознавания с системами ABBYY FineReader и Tesseract в условиях импульсного шума.