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汉字方向分解网格特征的改进被引量：1: 1; 作者郑志洵杨建刚《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期205-207,217,共4页; 在现有的汉字方向分解网格特征基础上,对其分析和改进,提出了一套新的汉字特征方案:首先对原汉字进行轮廓提取,在轮廓汉字上进行有重叠的矩形弹性网格划分,然后对原汉字用边缘检测算子做边缘梯度方向角分解,得到横、竖、撇、捺4个方向... 展开更多; 关键词汉字方向分解网格特征矩形弹性网格边缘梯度方向角; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取方法被引量：6: 2; 作者高学金连文 +1 位作者尹俊勋黄建成《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期11-14,共4页; 提出了一种基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取的新方法 .根据每个笔划像素点及其邻域像素点的方向分布特征 ,汉字图像被分解为“横”、“竖”、“撇”和“捺”4种子模式 ,而无需提取轮廓和骨架 .文中构造了 5种不同的弹性网格 ,并... 展开更多; 关键词笔划方向分解手写体汉字识别特征提取模式识别方向分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

几种手写体汉字网格方向特征提取法的比较研究被引量：10: 3; 作者金连文高学《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2004年第11期38-40,90,共4页; 近年来,网格方向特征已广泛应用于许多手写体汉字识别系统中,并认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一。网格技术和方向分解是网格方向特征的两个关键技术。方向特征提取方法有许多种并各有优劣。对几种方向特征提取方法进行了比较研究... 展开更多; 关键词特征提取手写体汉字识别局部弹性网格方向特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

手写体汉字扇形弹性网格特征提取的新方法被引量：5: 4; 作者钟国华金连文《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第11期61-62,共2页; 近年来，网格方向特征已广泛应用于许多手写体汉字识别系统中，并认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一。网格技术和方向分解是网格方向特征的两个关键技术。该文提出了一种新的网格技术—扇形网格法，结合边缘方向分解技术[1]，构造... 展开更多; 关键词手写体汉字弹性网络特征提取手写体汉字识别环形网格方向特征扇形网格模式识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双弹性网格的手写体汉字识别被引量：9: 5; 作者陈章辉黄小晖 +2 位作者陈鹏飞李文龙朱思尧《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期395-397,共3页; 特征提取是手写体汉字识别的关键,目前四方向网格特征已被实验证实是一种较好的手写体汉字特征。针对通常的纵横弹性网格对汉字"撇、捺"笔画特征提取的不足,提出一种新的网格构造技术——对角弹性网格,它由45°和135°... 展开更多; 关键词手写体汉字识别对角弹性网格双弹性网格方向特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种多分类器集成的手写体汉字识别方法被引量：4: 6; 作者朱敏觉朱宁波袁异《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第4期36-39,共4页; 多分类器集成是手写体汉字识别领域的新方向。本文提出的多分类器集成方法通过改进的欧氏距离分类器将待识别汉字分类到某个粗分结果集中,然后根据粗分结果集选择1-N(one-against-rest)的SVM分类器对待识别汉字进行细分,最后用贝叶斯集... 展开更多; 关键词手写体汉字识别欧氏距离支持向量机贝叶斯集成弹性网格方向特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名汉字方向分解网格特征的改进被引量：1: 1; 作者郑志洵杨建刚; 机构浙江大学计算机学院; 出处《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期205-207,217,共4页; 文摘在现有的汉字方向分解网格特征基础上,对其分析和改进,提出了一套新的汉字特征方案:首先对原汉字进行轮廓提取,在轮廓汉字上进行有重叠的矩形弹性网格划分,然后对原汉字用边缘检测算子做边缘梯度方向角分解,得到横、竖、撇、捺4个方向的子图像,再把网格应用到这4个方向的子图像上,统计每个网格中的黑像素占这个子图像总像素的比例,4个子图像的所有网格的比例值构成的矢量就是汉字的特征。使用不依赖于分类器的特征标准比较了新旧方案,表明新方案优于旧方案。; 关键词汉字方向分解网格特征矩形弹性网格边缘梯度方向角; Keywords Directional decomposition cellular feature of Chinese character Elastic rectangular mesh Edge gradient angle; 分类号 TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取方法被引量：6: 2; 作者高学金连文尹俊勋黄建成; 机构华南理工大学电子与通信工程系摩托罗拉中国研究中心; 出处《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期11-14,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目 (6 0 2 75 0 0 5 ) 广东省自然科学基金资助项目 (0 116 110 2 0 82 8) Motorola研究基金资助项目; 文摘提出了一种基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取的新方法 .根据每个笔划像素点及其邻域像素点的方向分布特征 ,汉字图像被分解为“横”、“竖”、“撇”和“捺”4种子模式 ,而无需提取轮廓和骨架 .文中构造了 5种不同的弹性网格 ,并将其应用于方向分解特征的提取 ,最后 ,应用 86 3手写样本库HCL2 0 0; 关键词笔划方向分解手写体汉字识别特征提取模式识别方向分布; Keywords directional decomposition handwritten Chinese character rec ognition feature extraction; 分类号 TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名几种手写体汉字网格方向特征提取法的比较研究被引量：10: 3; 作者金连文高学; 机构华南理工大学电子信息学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2004年第11期38-40,90,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60275005) 广东省自然科学基金资助项目(011611); 文摘近年来,网格方向特征已广泛应用于许多手写体汉字识别系统中,并认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一。网格技术和方向分解是网格方向特征的两个关键技术。方向特征提取方法有许多种并各有优劣。对几种方向特征提取方法进行了比较研究,对其中一些方法进行了改进,并将我们提出的局部网格的划分方法应用到这几种方向分解特征的提取上,取得了较好的识别效果。; 关键词特征提取手写体汉字识别局部弹性网格方向特征; Keywords Feature Extraction Handwritten Chinese Character Recognition(HCCR) Local Elastic Meshing Directional Feature; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名手写体汉字扇形弹性网格特征提取的新方法被引量：5: 4; 作者钟国华金连文; 机构华南理工大学电子与信息学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第11期61-62,共2页; 基金国家自然科学基金资助项目(69802007) 广东省自然科学基金资助项目(011611); 文摘近年来，网格方向特征已广泛应用于许多手写体汉字识别系统中，并认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一。网格技术和方向分解是网格方向特征的两个关键技术。该文提出了一种新的网格技术—扇形网格法，结合边缘方向分解技术[1]，构造了一种新的手写体汉字特征提取方法—扇形网格边缘方向分解特征。实验结果验证了本方法的有效性。; 关键词手写体汉字弹性网络特征提取手写体汉字识别环形网格方向特征扇形网格模式识别; Keywords Feature extraction Handwritten chinese character recognition Elastic circle meshing Directional feature; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双弹性网格的手写体汉字识别被引量：9: 5; 作者陈章辉黄小晖陈鹏飞李文龙朱思尧; 机构华中科技大学电子科学与技术系; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期395-397,共3页; 基金国家大学生创新性实验计划项目; 文摘特征提取是手写体汉字识别的关键,目前四方向网格特征已被实验证实是一种较好的手写体汉字特征。针对通常的纵横弹性网格对汉字"撇、捺"笔画特征提取的不足,提出一种新的网格构造技术——对角弹性网格,它由45°和135°的对角直线构成,将汉字图像划分为多个菱形,能够很好地适应汉字在"撇、捺"方向的变化。将这两种网格单独,以及相互组合成双网格等情况分别进行手写体识别实验,实验结果验证了对角弹性网格的有效性和双弹性网格的高识别率性。; 关键词手写体汉字识别对角弹性网格双弹性网格方向特征; Keywords handwritten Chinese character recognition diagonal elastic mesh double elastic mesh directional feature; 分类号 TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种多分类器集成的手写体汉字识别方法被引量：4: 6; 作者朱敏觉朱宁波袁异; 机构湖南大学计算机与通信学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第4期36-39,共4页; 文摘多分类器集成是手写体汉字识别领域的新方向。本文提出的多分类器集成方法通过改进的欧氏距离分类器将待识别汉字分类到某个粗分结果集中,然后根据粗分结果集选择1-N(one-against-rest)的SVM分类器对待识别汉字进行细分,最后用贝叶斯集成两级分类器。实验对国标一级汉字中的1034个手写汉字进行识别,证明了方案的有效性。; 关键词手写体汉字识别欧氏距离支持向量机贝叶斯集成弹性网格方向特征提取; Keywords handwritten Chinese recognition Euclid distance support vector machine Bayesian ensemble elastic mesh directional feature extraction; 分类号 TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	汉字方向分解网格特征的改进	郑志洵杨建刚	《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取方法	高学金连文尹俊勋黄建成	《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	几种手写体汉字网格方向特征提取法的比较研究	金连文高学	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2004	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	手写体汉字扇形弹性网格特征提取的新方法	钟国华金连文	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2002	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于双弹性网格的手写体汉字识别	陈章辉黄小晖陈鹏飞李文龙朱思尧	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2009	9	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种多分类器集成的手写体汉字识别方法	朱敏觉朱宁波袁异	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2009	4	在线阅读下载PDF 职称材料