Método geométrico de
reconocimiento de caracteres
numéricos impresos
Jorge Bitar López
Eduardo Montero Ruiz
Javier Sevillano Jiménez
Método de reconocimiento

Partimos de imágenes adelgazadas, binarizadas y
libres de ruido.

No se basa en el código de cadenas.

Se basa en cuatro tipos de puntos que definen el
“esqueleto” (esquina, finales, 4 y 3 intersecciones)
Método de reconocimiento

A partir de este esqueleto se obtiene un vector de
características, que compararemos con el de los
patrones.

El carácter reconocido será aquel para el cual la
distancia entre ambos vectores se haga mínima.
Descripción básica del método

Más adelante aclararemos el significado de cada
uno de los tipos de puntos viendo un sencillo
ejemplo.
• Puntos finales.
• 3-intersecciones.
• 4-intersecciones.
• Puntos esquina o corners.
Descripción básica del método

Puntos finales son aquellos que sólo tienen un
vecino adyacente.

3-intersecciones, como su propio nombre indica,
serán el punto de unión de tres rectas.

4-intersecciones: unión de 4 rectas.

Puntos esquina o corners: definen vértices en el
carácter.
Descripción básica del método

3-intersecciones:
Descripción básica del método

4-intersecciones:
Descripción básica del método

Puntos esquina o corners:
Descripción básica del método

Dividiremos los caracteres a reconocer en 9
sectores tal y como se muestra en la siguiente
figura.
Descripción básica del método

Seguidamente partiendo del esqueleto,
construiremos el vector característico el cual
tiene la siguiente estructura.
Por cada uno se los sectores
se formará una tripleta
<E00><S00><000><000><000><000><E00><N00><E00>
Descripción básica del método

El cálculo del vector distancia se realizará mediante la
fórmula:
 

9
3
i 1
j 1
| VCM ( i , j )  VCP ( i , j ) |
Es decir, la diferencia de los vectores característicos
componente a componente, en el que cada letra tendrá un
peso [0, 1].
<E00><S00><000><000><000><000><E00><N00><E00>
Mejoras aportadas al método

La mejora consiste en encuadrar el carácter a
reconocer (recuadro mínimo) y fraccionar éste y
no el global.

Soporta desplazamientos y escalados.

Nótese como con el algoritmo sin mejora, un
escalado o desplazamiento seria muy perjudicial,
ya que calcularía otro vector característico
completamente distinto.
Mejoras aportadas al método

Veamos este efecto no deseado.
Arriba se muestra el vector característico del 1 escalado y en la parte
inferior el del patrón 1. Puesto que la
posición relativa en el vector es
importante, la distancia entre ambos
es grande.
<000><000><000><E00><S00><000><E00><N00><E00>
<E00><S00><000><000><000><000><E00><N00><E00>
Mejoras aportadas al método

Se ha dotado al programa de unos pesos para
cada tipo de punto, oscilando de 0 a 1, lo cual
permite mejorar el reconocimiento jugando con
éstos.

Los patrones no tienen por que ser de un tamaño
específico (gracias a que usamos el recuadro
mínimo que lo contiene) .

No soporta rotaciones.
Ejemplo práctico


Observaremos la confusión del 9 con el 8 debido
a la sensibilidad del método ante cambios de
formato. (Simplemente con no prolongar el palo
del 9).
Sin embargo, con un reajuste de pesos (estos
reajustes se obtienen de forma experimental)
obtenemos, ya el resultado deseado, es decir, el
9.
•
•
•
•
Peso(E) = 0,1
Peso(M) = 1
Peso(N) = 1
Peso(S) = 1
Ejemplo práctico

Comprobemos la resistencia del método ante un
escalado y/o desplazamiento del dígito.

Y ante un estrechamiento de éste.
En defensa del método

Es relativamente simple.

Los resultados son buenos, siempre y cuando se
use en el reconocimiento de caracteres de un
mismo estilo. Por ejemplo para reconocer los
dígitos de un display digital.

Está pensado para caracteres rectos con pocas
curvas,
donde
el
número
de
puntos
característicos es grande, con lo que aumenta la
precisión del reconocimiento.
En contra del método

Es muy sensible a ruidos.

No se pueden usar caracteres
pretratamiento (adelgazado).

No funciona bien con caracteres curvos.
sin
un
Biblografía y referencias
- “A Geometrical Method for Printing and Handwritten
Berber Characters Recognition”. A. Djematene, B.
Taconet, A. Zahour.
- “Evaluation of compound post-processing method in
character recognition”. M. Shina, M. Umeda.
- “Reconnaissance de l´imprimé”. Philippe Lefèvre.
- “Enciclopedia de Visual Basic 6”. Fco. Javier
Ceballos. Ed. RA-MA.
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Reconocimiento de Caracteres Bereberes