汉字发生系统设计与汉字图象数据压缩

本文讨论了完备的汉字发生系统设计的主要问题,给出了一个实用的压缩汉字图象数据的方法——笔元法,着重讨论了印刷体汉字图象结构信息的编码压缩,并提出了一个理论模型:汉字集的几何结构用一个特殊的有向图表示,汉字集结构信息的编码问题成为有向图的编码问题。定义了图的同构等价性及在一定编码映射下有向边的边权,图的总边权是汉字集结构码的总长度。编码的优化是通过对有向图进行一系列同构等价变挟产生最小图,并对最小图的边和节点作统计分析而得出。     

基于多分类器组合的手写体数字识别

本文提出了一个基于多分类器组合的手写体数字识别方法。文中首先给出了一个客观评价分类器性能的参数,其后基于此参数提出了多分类器的组合方法,并从理论上研究了此方法的一些性质,本文实验采用Ｃｏｎｃｏｒｔｄｉａ大学模式识别与机器智能中心的手写体数字数据库,在实验中,使用了９个利用不同特征分类器进行组合,组合后识别率、拒识率和可靠性分别可达到９７．０５％,２．０５％,９９．０８％。     

手写体数字有效鉴别特征的抽取与识别

文中提出了基于后验概率估计的多特征多分类器组合识别的估计法,并提出了基于具有统计不相关性的最佳鉴别变换与ＫＬ变换抽取手写体数字的有效鉴别特征的方法。实验采用Ｃｏｎｃｏｒｄｉａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ＣＥＮＰＡＲＭＩ手写体数字数据库。用最近邻距离分类器与最近邻相关分类器这两个分类器,对手写体数字的１２个特征做多特征多分类器组合识别实验。实验结果表明：估计法优于常用的投票法与计分法,估计法的识别率高达     

基于轮廓分段特征的手写体阿拉伯数字识别

文中提出了一种新的手写体数字识别的结构方法,将字符轮廓划分为特征片段,凸弧、凹弧直线段,端点,洞并由特征片段得到特征基元,构成对字符结构的完整描述。