El concepto basado en la coincidencia de plantillas es un método de reconocimiento temprano de caracteres, que se basa en una biblioteca de plantillas de caracteres preparada de antemano para comparar y hacer coincidir con los caracteres que se van a reconocer. El principio es el siguiente:
1. Preparación de la biblioteca de plantillas de personajes: primero, para cada personaje posible, cree una plantilla de personaje correspondiente. Estas plantillas pueden crearse manualmente o generarse escaneando muestras de personajes conocidos.
2. Extracción de características: para que se reconozca la imagen del personaje, utilice un algoritmo de extracción de características apropiado para extraer sus características clave. Las características comunes incluyen bordes, contornos, esquinas, etc. Estas características describen la forma y estructura de los personajes.
3. Proceso de coincidencia: compare y combine las características del personaje que se va a reconocer con cada plantilla de personaje en la biblioteca de plantillas de personajes. El proceso de coincidencia generalmente utiliza algún método de medición de similitud, como distancia euclidiana, coeficiente de correlación, etc., para evaluar la similitud entre el carácter a reconocer y el carácter plantilla.
4. Mejor coincidencia: busque la plantilla de personaje más similar al personaje que se va a reconocer según los resultados de la medición de similitud. Por lo general, se utiliza un método de umbral o distancia mínima para determinar la mejor coincidencia.
5. Reconocimiento de caracteres: determine la categoría o el resultado del reconocimiento del carácter que se va a reconocer de acuerdo con la plantilla de caracteres que mejor coincida.
La ventaja del método de reconocimiento de caracteres basado en la coincidencia de plantillas es que es fácil de implementar y el efecto de reconocimiento de caracteres para fuentes y glifos específicos es mejor. Sin embargo, también tiene algunas limitaciones, como poca solidez ante diferentes fuentes, cambios de tamaño y rotación, etc. Para las necesidades de reconocimiento de una gran cantidad de caracteres, el costo de establecer y mantener una enorme biblioteca de plantillas es alto.
Con el desarrollo del aprendizaje profundo y las redes neuronales, los métodos basados en la coincidencia de plantillas son relativamente reemplazados por técnicas más avanzadas, como los métodos de reconocimiento de caracteres basados en redes neuronales convolucionales (CNN). Estos métodos logran mayor precisión y solidez al entrenar redes neuronales para aprender representaciones de caracteres a partir de grandes cantidades de datos.