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汉字识别中,以往的分类器设计都是以字为单位的“字分类器”。字分类器的输出总是与待识字结构相似的一个侯选字集合。这是使后级识别容易产生误识的主要原因。为克服字分类器的缺点,本文给出了以词为单位的词分类器设计的策略与方法,并实验验证了词分类器在分类率及分类速度方面均优于字分类器。 相似文献
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为克服以“字”为识别单位的识别系统缺点,本文给出了以词为识别单位,以句子为识别单元的汉字识别新方法,设计了一个实验系统,验证了它的优越性。 相似文献
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本文分析了单字分类的缺点,给出了以多字词及短语为分类的基本单位,利用MarKov模型,语言的多种统计知识及距离测度,进行分类的策略与方法。较好地克服了过去以单字为分类的基本单位造成的识别率较低,识别速度较慢的缺点。 相似文献
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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,文章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,用汉字基元之间的模糊关系来描述汉字的结构,其优点:一是对汉字基元之间相对位置的变化有较强的适应性,二是不需要对一个汉字中的各个基元在二维平面内进行复杂地排序,汉字的结构可以简化为一个基元模糊关系的集合。 相似文献
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本文提出了“ 脱壳透视” 的分类原理, 该分类原理对同一汉字集上不同字体的汉字的分类一致性较好, 抗干扰能力强, 是多种印刷体汉字自动识别中较为满意的分类方法。在识别特征的选取上, 我们提出了“ 特征稳定度” 概念, 从这个概念出发, 提取了每个汉字的稳定识别特征和同字异体的公共识别特征, 将每个汉字的复杂结构抽象成一个具有典型特征的框架模型(简称“ 稳定框架原理” )有效地提高了识别率, 压缩了存储空间。根据这些原理, 我们以OKIFAX7700传真机作扫描器, 在CROMEMCO SYSTEM THREE上实现了对GB2312一级字3755个四号宋体及黑体汉字98.57%的识别率及3.24字/秒的识别速度。 相似文献
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基于语言知识的手写汉语文本自动识别初探 总被引:2,自引:0,他引:2
文中首先从信息开销的角度分析了识别一个汉字所需要的信息量。研究表明,单字识别算法是一种等概模型,需要的信息最多。因此,可把汉字文本当作Markov模型来处理,当前汉字的发生仅依赖于前m个汉字。根据对文本的统计,得到许多语言统计信息,在此基础上,设计了利用语言知识基于句子的文本自动识别方法。识别时当前待识字的匹配仅在前一个字的后邻接字集里进行;当一个句子识别完后,对其进行语言知识处理后再输出结果。因 相似文献
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在脱机手写汉字识别系统中,采用汉字图像的整形变换,可以提高手写汉字的识别率,特别是对于从网络中提取识别特征的识别方法,其识别率的提高是显著的,本文在研究现有汉字图像整形变换的基础上,提出了对汉字外缘流畅笔划的修整算法,提出了有引导的整形变换的基础上,提出了对汉字外缘流畅笔划的修整算法,提出了有引导的整形变换算法;即在整形变换之前,先对汉字图像的畸变形态及畸变程度进行预测及预处理,以便引导整形变换的 相似文献
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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。 相似文献