字母识别

资 源 简 介

字母识别

详 情 说 明

字母识别是计算机视觉中的经典分类问题，通常需要处理26个英文字母的分类任务。其核心技术思路可分为三个关键步骤：

首先进行图像预处理，包括灰度化、二值化和去噪等操作，将原始图像转换为适合特征提取的形式。常见的方法包括中值滤波消除椒盐噪声，以及自适应阈值处理解决光照不均问题。

其次是特征提取阶段，传统方法会提取字符的几何特征，如笔画方向特征、投影直方图或轮廓特征。现代深度学习方法则通过卷积神经网络自动学习特征表示，常用的网络结构包括LeNet、AlexNet等轻量级架构。

最后是分类识别环节，传统方法通常采用支持向量机(SVM)或随机森林等分类器，而深度学习方法则直接在网络末端添加全连接层和softmax分类器完成26类分类。在实际OCR系统中，还需要考虑字符分割和上下文信息融合等问题来提高识别准确率。