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基于细胞神经网络和网格特征的碑刻文字识别
引用本文:国方媛,李国东.基于细胞神经网络和网格特征的碑刻文字识别[J].计算机系统应用,2010,19(11):180-184.
作者姓名:国方媛  李国东
作者单位:1. 华北电力大学,经济与管理学院,北京,102206
2. 华北电力大学,数理学院,北京,102206
摘    要:碑刻作为文字的载体,具有极其重要的历史价值和艺术价值。但是,因为时间的久远,其拓本大量的噪声对碑刻文字的辨识产生一定的影响。针对这种情况,提出了一种新方法,首先利用细胞神经网络(CNN)技术,去除单个碑刻文字的噪声,然后用网格特征提取方法对其进行识别。本文在MATLAB平台上进行了实例模拟,取得了较好的效果。

关 键 词:细胞神经网络  网格特征  二维中值滤波  碑刻  文字识别
收稿时间:3/6/2010 12:00:00 AM
修稿时间:2010/3/30 0:00:00

Table Recognition Based on CNN and Grid Feature
GUO Fang-Yuan,LI Guo-Dong.Table Recognition Based on CNN and Grid Feature[J].Computer Systems& Applications,2010,19(11):180-184.
Authors:GUO Fang-Yuan  LI Guo-Dong
Affiliation:1.Department of Economics and Management,North China Electric Power University,Beijing 102206,China;2.Department of Mathematics and Physics,North China Electric Power University,Beijing 102206,China)
Abstract:As a carrier of the text, the table has very important historical and artistic value. However, because of a long time, a lot of noises on the rubbings have impact on recognizing text. This paper proposes a new method for this case. Firstly, remove the noises of a single table using CNN technology. And then recognize the table using the grid feature extraction method. The simulation example is based on MATLAB software, and we achieve good results.
Keywords:CNN  grid feature  2D median filter  table  text recognition
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