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. / 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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-25012018-143919 |
| Date | 17 March 1995 |
| Creators | Neves, Evelina Maria de Almeida |
| Contributors | Oliveira, Vilma Alves de |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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