Samara University Repository
Welcome to the Samara University repository!
This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.
The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.
Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.
Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).
Use the archive for study, research, and professional development!
| Title: | Алгоритмы распознавания рукописных символов на основе построения структурных моделей |
| Other Titles: | Algorithms for handwritten character recognition based on constructing structural models |
| Authors: | Хаустов, П.А. |
| Issue Date: | Feb-2017 |
| Publisher: | Самарский университет |
| Citation: | Хаустов, П.А. Алгоритмы распознавания рукописных символов на основе построения структурных моделей / П.А. Хаустов // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 1. – С. 67-78. |
| Series/Report no.: | 41;1 |
| Abstract: | Статья посвящена разработке алгоритмов распознавания рукописных символов на основе построения структурных моделей, существенным преимуществом которых является возможность работы в условиях малого количества эталонных изображений. В том числе был предложен подход к скелетизации бинарного представления изображения символа, основанный на совместном применении алгоритмов Зонга–Суня и Ву–Цая. Эффективность данного подхода к утоньшению бинарного представления символа была подтверждена результатами проведённых экспериментов. Работа содержит подробное описание всех стадий алгоритма построения структурных моделей и описание подходов к оценке степени их схожести. Приведены результаты апробации предложенных алгоритмов. Выполнено сравнение полученных результатов с результатами аналогов, способных функционировать в условиях малого количества эталонных изображений. |
| URI: | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-1-67-78. http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/22571 |
| Appears in Collections: | Журнал "Компьютерная оптика" |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 410108.pdf | 343.03 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.