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脱机手写体汉字识别研究综述 总被引:7,自引:2,他引:7
脱机手写体汉字识别是汉字识别领域中最难的课题。该文对目前脱机手写体汉字识别在预处理、特征提取、分类识别及后处理四个阶段主要采用的方法做了简要介绍,阐述了各种方法的优缺点,并提出了一种将支持向量机有效地用于解决多分类问题的策略。最后根据目前的研究状况,指出今后研究中需要注意的问题和研究的发展方向。 相似文献
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SVM在小字符集脱机手写体汉字识别中的应用研究 总被引:5,自引:2,他引:5
提出将SVM方法引入小字符集脱机手写体汉字识别,利用较少的训练样本就可以达到比较理想的识别效果,并在小校本学习的情况下同最小距离法和多重相似度法的识别率和识别时间作了比较,说明SVM方法在小字符集脱机手写体汉字识别中实用性。 相似文献
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由于脱机手写体汉字的多样性和随意性,识别起来具有很大的难度,依靠单一的特征很难实现高准确率的识别.引入多Agent的概念,将多种知识统一于多Agent系统之中,给出了一个面向脱机手写体汉字识别的多Agent类市场模型,提出了一种模糊综合方法和辩论协商规则,实现了一个基于多Agent系统的脱机手写体汉字识别系统.初步测试结果显示出系统的有效性. 相似文献
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基于SVM的脱机手写汉字机器学习识别方法研究 总被引:3,自引:1,他引:3
提出了一种模糊统计方法的脱机手写体汉字特征提取方法.结合小波网格方法和汉字笔画密度特征方法对汉字进行特征提取,并运用支持向量机方法,通过机器学习对脱机手写汉字识别。仿真实验表明,支持向量机方法在脱机手写汉字识别中有良好的识别性能及模糊统计方法是有效的。 相似文献
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杨玲 《计算机光盘软件与应用》2010,(14)
脱机手写体汉字识别是当前OCR技术研究的热点之一.本文提出了一种用于手写体汉字识别的多特征多分类器集成的系统模型,并利用Matlab工具箱对50个汉字5000个样本进行了初步仿真实验,实验表明该模型是十分可行和有效的. 相似文献
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牛光 《计算机应用与软件》2003,20(5):26-28
充分利用了汉语词的信息及字词的频度信息,利用面向对象技术并用多级的纠错方法,实现了一个基于综合算法的汉字识别后处理系统,明显地提高了脱机手写体汉字最终识别率。 相似文献
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提出一种利用过程神经元网络,对脱机手写体汉字二维图像的笔段提取方法。定义了脱机手写体汉字笔段的提取方法,给出了用于脱机手写体汉字笔段提取的过程神经网络的模型和学习算法,并对算法进行了仿真实验。该方法与其他汉字笔段提取方法相比,具有速度快、可学习、鲁棒性好的特点。经实验证明,该方法是行之有效的。 相似文献
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手写汉字识别是手写汉字输入的基础。目前智能设备中的手写汉字输入法无法根据用户的汉字书写习惯,动态调整识别模型以提升手写汉字的正确识别率。通过对最新深度学习算法及训练模型的研究,提出了一种基于用户手写汉字样本实时采集的个性化手写汉字输入系统的设计方法。该方法将采集用户的手写汉字作为增量样本,通过对服务器端训练生成的手写汉字识别模型的再次训练,使识别模型能够更好地适应该用户的书写习惯,提升手写汉字输入系统的识别率。最后,在该理论方法的基础上,结合新设计的深度残差网络,进行了手写汉字识别的对比实验。实验结果显示,通过引入实时采集样本的再次训练,手写汉字识别模型的识别率有较大幅度的提升,能够更有效的满足用户在智能设备端对手写汉字输入系统的使用需求。 相似文献
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目前,已经有很多文献阐述了不同的手写汉字识别算法,但是绝大多数算法都是针对单个汉字进行识别的,所以对于比较容易混淆的字,它们的识别效果都不好。该文针对这个问题,在单个汉字识别的基础上,结合汉语字典,加入了对前后汉字的语义考虑,大大地提高了这些容易混淆的汉字的识别率。 相似文献
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针对目前复杂环境下车牌汉字图像识别率较低,识别时间较长等问题,提出了一种基于伪Zernike矩和独立主成分分析(ICA)的改进概率神经网络(PNN)车牌汉字识别方法.该方法是将车牌汉字图像的伪Zernike矩通过独立主成分分析降维,再将降维后的特征输入所提出的一种基于代表点的改进概率神经网络中进行训练和识别,从而有效地实现车牌汉字的识别.将该方法应用于复杂环境下的车牌汉字图像识别实验,实验结果表明,该方法能有效地降低特征维数,减少识别时间,并能显著地提高车牌汉字的识别率. 相似文献
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中药饮片相似品、真伪、变质等方面的分类对临床中药应用有着至关重要的影响。传统的人工鉴别方法主观性强、误判率高,而基于计算机视觉的中药饮片分类具有快速、准确等特点,使饮片筛选智能化。首先,介绍了基于计算机视觉的中药识别算法的一般步骤,并分类综述了对中药图像的预处理、特征提取和识别模型的技术发展现状;然后,选取12类相似易混中药饮片分类作为案例研究。通过构建包含9 156张图片的中药饮片数据集,分析对比了传统识别算法和多种深度学习模型的识别性能差异;最后,对计算机视觉在中药饮片应用研究中存在的难点和未来发展趋势进行了总结和展望。 相似文献
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手写文本识别方法主要应用于文本输入技术,对人机交互领域的发展起关键作用。针对多数在线输入法无法识别中英文混合手写识别的问题,提出一种在线中英文混合手写文本识别方法。通过对文本笔画进行基于水平相对位置、垂直重叠率、面积重叠率规则的整合以及连笔切分,得到一系列字符片段,同时利用笔画个数、宽高比、中心偏离、平滑度等几何特征和识别置信度,对字符片段进行中英文分类。在此基础上,根据分类结果并结合自然语言模型的路径评价及动态规划搜索算法,分别对候选的中、英文字符片段进行合并处理,得到待识别的中、英文字符序列,并将其分别送入卷积神经网络的中、英文识别模型中,得到手写文本识别结果。实验结果表明,在线手写中英文混合文本识别正确率达93.67%,不仅能切分在线手写中文文本行,而且对包含字符连笔的在线手写中英文文本行也有较好的切分效果。 相似文献
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在目前的生物信息领域开放语料的术语抽取实验中,前2000多个双字词的精度已经达到了90.36%,但是三字以上的词的抽取精度只有66.63%,多字词的抽取成为了名词术语自动抽取的一个难点问题。针对该难点,提出综合C-value参数在长术语抽取方面的优势,并与术语抽取中的互信息参数相结合的策略来识别术语。实验结果表明,长术语抽取正确率为75.7%,召回率为68.4%,F测量值为71.9%,高于相同语料下的其他方法。 相似文献