小类别数手写汉字识别

针对小类别数手写汉字,在骨架图形的基础上,把手写汉字看作孤枝、孤环和部件的集合,并定义三者之间的方位关系,从而建立手写汉字的数学模型．基于迷种模型,进一步探讨一种新的识别方法以及新方法所使用的知识库的构造方法．实验表明,所提出的模型及识别方法对于小类数的手写汉字识别行之有效。     

小类别数手写汉字建模

在手写汉字识别的研究中,鲜有研究者提出建立手写汉字的数学模型,本文在这方面作了一些探讨。建模的目的通常有两个:一是手写汉字的表示或描述,二是手写汉字的识别。本文针对小类别数手写汉字,在骨架图形的基础上,把手写汉字看作孤枝、孤环和部件的集合,并定义三者之间的方位关系,从而建立手写汉字的数学模型。实验表明,该模型用于识别,效果良好。     

基于模糊规则和相似测量的手写汉字预分类法

文章提出了一种手写汉字预分类的新方法,该方法分两步进行,首先提取笔划密度特征并用模糊规则产生四个预分类组;然后通过模糊逻辑处理将各组字符分别转换成基于非线性加权函数的模糊样板并通过基于模糊相似测量的匹配算法、相似性测量样板的分级分类进行预分类。测试结果表明,该方法效果良好,预分类正确率达到98.17%。     

基于SVM的手写体相似汉字识别

支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,而不仅仅是使经验风险达到最小,从而使支持向量分类器具有较好的推广能力.并且,由于支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解.文章首先讨论了基于支持向量机的手写体相似汉字识别过程.然后,针对支持向量机识别手写汉字所遇到的问题进行了分析和阐述,并在此基础上提出了基于最小距离分类器分类的两级分类策略.最后,针对理论进行了实验仿真.实验结果有力证明了本文提出的基于svM的相似汉字识别方法的有效性.     

基于模糊模型相似测的字符无监督分类法

该文提出一种基模糊模型相似测量的文本分析系统的字符预分类方法，用于对字符的无监督分类，以提高整个字符识别系统的速度，正确性和鲁棒性，作者在字符印刷结构归类的基础上，采用模板匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合，模糊字符的无监督分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究，该文讨论了该模糊模型的特性，模糊样板匹配的规则，并用于加快字符分类处理，经过字符分类，在字符识别时由于只需针对较小的模糊样板集合变得容易和快速。     

基于基元模糊关系的手写汉字识别

手写汉字中笔划，部件及其位置关系均产生较大变化，这种变化是引起手写汉字特征不稳定的主要因素。为了减小上述不利影响，使手写汉字特征的描述趋于稳定，本文给出了一种基于汉字基元之间的模糊关系识别手写汉字的方法。     

基于模糊模型相似测量的字符无监督分类法

该文提出一种基于模糊模型相似测量的文本分析系统的字符预分类方法 ,用于对字符的无监督分类 ,以提高整个字符识别系统的速度、正确性和鲁棒性 .作者在字符印刷结构归类的基础上 ,采用模板匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合 .模糊字符的无监督分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究 .该文讨论了该模糊模型的特性、模糊样板匹配的规则 ,并用于加快字符分类处理 ,经过字符分类 ,在字符识别时由于只需针对较小的模糊样板集合而变得容易和快速     

一种相似汉字的识别算法

本文提出了一种通用的基于部分空间方法的相似汉字识别算法, 该算法无须事先确定相似字组, 也不必人工选择各个相似字组的部分空间, 能够自动决定待识别字是否需要进入相似字识别过程, 以及怎样选择部分空间。实验结果证明了本算法的有效性。     

基于整形特征和模糊识别的手写体汉字识别

针对以往手写体汉字识别方法的形近字准确识别率低、实现过程复杂和运算速度慢等不足,提出了一种比较简单和快捷的手写体汉字识别方法。该方法首先提取汉字整形特征,再按照笔顺进行编码,然后建立标准样本识别库,最后融合模糊模式识别方法以进行汉字识别。实验结果证明,该方法较好地解决了目前形近字的识别率低等问题,实现了以较快的速度和较高的准确率进行手写体汉字的在线识别。     

基于整形特征和模糊识别的手写体汉字识别

针对以往手写体汉字识别方法的形近字准确识别率低、实现过程复杂和运算速度慢等不足,提出了一种比较简单和快捷的手写体汉字识别方法.该方法首先提取汉字整形特征,再按照笔顺进行编码,然后建立标准样本识别库,最后融合模糊模式识别方法以进行汉字识别.实验结果证明,该方法较好地解决了目前形近字的识别率低等问题,实现了以较快的速度和较高的准确率进行手写体汉字的在线识别.     

Handwritten Chinese Character Recognition Based on Primitive and Fuzzy Features via the SEART Neural Net Model

A handwritten Chinese character recognition method based on primitive and compound fuzzy features using the SEART neural network model is proposed. The primitive features are extracted in local and global view. Since handwritten Chinese characters vary a great deal, the fuzzy concept is used to extract the compound features in structural view. We combine the two categories of features and use a fast classifier, called the Supervised Extended ART (SEART) neural network model, to recognize handwritten Chinese characters. The SEART classifier has excellent performance, is fast, and has good generalization and exception handling abilities in complex problems. Using the fuzzy set theory in feature extraction and the neural network model as a classifier is helpful for reducing distortions, noise and variations. In spite of the poor thinning, a 90.24% recognition rate on average for the 605 test character categories was obtained. The database used is CCL/HCCR3 (provided by CCL, ITRI, Taiwan). The experiment not only confirms the feasibility of the proposed system, but also suggests that applying the fuzzy set theory and neural networks to recognition of handwritten Chinese characters is an efficient and promising approach.     

一种基于核集与相似性的模糊推理方法

在稀疏规则库条件下,当给定的输入落入规则"间隙"时,采用传统的模糊推理方法是得不到任何结论的.学者已经证明模糊推理本质上就是插值器.Koczy和Hirota首先提出了KH线性插值推理方法,然而推理结果存在着无法保证凸性和正规性等问题.为了能有一个较好的插值推理结果,本文提出了一种基于核集与相似性的模糊插值推理方法,并把此方法扩展到多维变量的情况,该方法不仅推理简单,推理结果较好,并且能很好地保证推理结果的凸性和正规性.这为智能系统中的模糊推理提供了一个非常有用的工具.     

基于模糊启发式搜索的汉字识别方法

本文阐述了识别过程中的模糊表示,并介绍了以隶属度为启发函数的搜索过程.试验表明此方法较好地解决了汉字识别速度低的问题.     

有限集手写汉字识别中的笔画分区矩描述特征

提出了一种笔画分区矩特征的提取方法。根据汉字笔画分布特点，利用小波变换将汉字分解为4个方向笔画分量，用分区矩分别描述4个笔画于图像，并采用K—L变换对特征进行降维处理。采用该特征对有限集手写体汉字进行识别，初步实验结果表明该方法十分有效。     

独立分量重建模型的手写数字字符识别

针对在手写字符识别中,因于书写习惯和风格的不同,造成字符模式不稳定的问题,利用独立分量对信号重建的良好性能,采用独立分量分析的方法抽取字符独立特征,并建立字符重建模型;通过对重建模型的误差分析进行字符识别;对美国国家邮政局USPS(US Postal Service database)字库中全部数字字符完整的识别实验,证实了算法的鲁棒性和准确性．     

基于模糊等价的毕达哥拉斯模糊集相似度构造方法

毕达哥拉斯模糊集是Zadeh模糊集的一种推广形式,其相似度刻画方法是毕达哥拉斯模糊集理论的重要研究内容.现有的毕达哥拉斯模糊集相似度大多针对具体问题而提出.为推广毕达哥拉斯模糊集理论的应用范围,文中基于模糊等价研究毕达哥拉斯模糊集相似度的一般构造方法.将模糊等价概念推广至毕达哥拉斯模糊数,提出了PFN(Pythagor...