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题名用矩特征进行光字符识别的一种新方法
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作者
王晓红
赵荣椿
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机构
西北工业大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2001年第12期54-56,共3页
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文摘
模式识别是信息科学及其应用中的一个非常活跃的领域,各种特征提取及识别方法层出不穷。本文在分析已有特征提取技术的弊端的基础上,提出用规格化后的中心矩作为特征向量的新技术,并将其应用于光字符识别中。规格化后的中心矩具有平移不变性和伸缩不变性,因而提高了识别率。在本光字符识别系统中,给出了矩特征向量的选取方法并确定了分类策略。实验表明,当使用8或10行字符的特征向量进行判别时,可得到超过95％的识别率。
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关键词
模式识别
特征提取
光字符识别
特征向量
矩特征
计算机
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Keywords
Pattern recognition Feature extraction Optical character recognition Feature vector
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分类号
TP391.43
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习的维吾尔文扫描体识别
被引量：2
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作者
汤敬
吾守尔·斯拉木
许苗苗
熊黎剑
王明辉
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机构
新疆大学软件学院
新疆大学信息科学与工程学院
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出处
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第1期71-76,共6页
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基金
国家“973”重点基础研究计划项目(2014CB340506)
国家自然科学基金资助项目(U1435215,61433012)
国家重点研发计划项目子课题(2017YFC0820702-3).
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文摘
基于深度学习的神经网络在中英文的图像文字识别中有着广泛的应用,而在维吾尔文识别的相关研究中应用有限.针对维吾尔文属于粘连性文字难于识别的问题,建立了维吾尔文图像识别的数据集,提出了TRBGA模型,并与主流的网络做了对比实验.实验表明:所提出的识别方法准确率达到了99.395%,优于传统的识别方法.
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关键词
维吾尔文识别
深度学习
光伏字符识别
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Keywords
Uyghur recognition
deep learning
OCR
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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