对于将从图像中识别的数字，我有以下限制：
- 6位数据
- 1位纠错
- 前 6 位数字不能更改（它们必须是人类可读的）
- 校验位必须保持为数字
目前的纠错方案是基于校验和，使得第7位是前6位和的最后一位。
例如
123456 => 1234561
999999 => 9999994
472912 => 4729125
219274 => 2192745
如何确定此方案可以检测/纠正的错误数量和类型，是否有方案可以提供更好的错误检测？（对于我的用例，错误检测比纠错更重要）。
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您可以尝试Luhn，它比您描述的要复杂一些，但它会满足您的要求。
来自维基百科的复制粘贴：
Luhn 算法将检测任何单个数字的错误，以及几乎所有相邻数字的换位。但是，它不会检测两位数序列 09 到 90 的转置（反之亦然）。它将检测 10 个可能的孪生错误中的 7 个（它不会检测到 22 ↔ 55、33 ↔ 66 或 44 ↔ 77）。
其他更复杂的校验位算法（例如 Verhoeff 算法和 Damm 算法）可以检测到更多的转录错误。Luhn mod N 算法是支持非数字字符串的扩展。
因为该算法以从右到左的方式对数字进行操作，并且零位仅在它们导致位置偏移时才会影响结果，因此在数字字符串的开头填充零不会影响计算。因此，填充到特定位数的系统（例如，通过将 1234 转换为 0001234）可以在填充之前或之后执行 Luhn 验证并获得相同的结果。
将 0 添加到奇数长度的数字使您可以从左到右而不是从右到左处理数字，从而将奇数位加倍。
该算法出现在用于计算校验和的手持式机械设备的美国专利中。因此要求它相当简单。该设备通过机械方式获取了 mod 10 的总和。替换数字，即 double 和 reduce 过程的结果，不是机械产生的。相反，这些数字是在机器主体上按排列顺序标记的。
于 2012-12-29T19:07:09.213 回答