СПОСОБ РАСПОЗНАВАНИЯ ЗНАКОВ

1. Способ распознавания знаков, состоящий в том, что анализируют растровое изображение, выделяют строки знаков, выделяют горизонтальные и вертикальные границы одного знакоместа, выделяют точку начала обхода границы знака по заранее заданному правилу, далее осуществляют обход внешнего контура знака, после этого определяют число внутренних не заполненных изображением знака полостей, для каждой полости находят по заранее заданному правилу точку обхода и осуществляют обход полости, после чего выделяют из кривых их характерные параметры и сравнивают их с шаблонами, отличающийся тем, что обход знаков осуществляют с постоянной скоростью движения по границе изображения, далее вычисляют ортогональные проекции кривых обхода на оси координат, сглаживают и затем масштабируют их, далее находят коэффициенты разложения кривых обхода в ортогональный ряд и затем сравнивают полученные коэффициенты с их шаблонами.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что коэффициенты разложения кривых обхода в ортогональный ряд анализируют при помощи заранее обученной для распознавания типовых знаков искусственной нейронной сети, в случае обнаружения ошибок пользователь их исправляет, ошибки запоминают и далее при накоплении достаточной статистики на выявленных ошибках дообучают уже имеющиеся искусственные нейронные сети, уточняя типовые образы знаков или вводят новые классы для типовых искажений уже имеющихся классов знаков и обучают их распознаванию дополнительные нейронные сети; решение о дополнении типового знака еще одним классом этого знака с часто встречающимся искажением принимает пользователь.
3. Способ по п.1 или 2, отличающийся тем, что определяют наклон строки знаков в ее центральной части, выравнивают значение наклона строки знаков в ее центре по отношению к элементам цифрового изображения, измеряют кривизну строки знаков в зонах оптического искажения распознаваемых печатных знаков, и в зависимости от значения кривизны строки знаков выбирают ближайшую по значению кривизны систему заранее созданных шаблонов распознаваемых знаков и/или заранее обученных нейронных сетей.