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题名基于遗传算法的手写体汉字识别系统优化方法的研究
被引量：14
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作者
林磊
王晓龙
刘家锋
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机构
哈尔滨工业大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2001年第6期658-661,共4页
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基金
国家自然科学基金项目资助!(69973 0 15 )
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文摘
为了改善手写体汉字识别系统的性能 ,提出了前端单字识别器 (SCR)和后端语言解码器 (post- processingsystem )有效结合的模型 ,并且利用遗传算法对系统参数进行优化 .以联机手写体汉字识别系统作为 SCR进行测试 ,首选准确率为 6 9.46 % ,汉字识别的准确率达到 87.5 9% ,较优化前提高 6 .4% .实验结果表明 ,遗传算法 (GA )是一种有效的优化系统参数的方法 .
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关键词
手写体汉字识别系统
遗传算法
优化
计算机
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Keywords
handwritten Chinese character recognition, genetic algorithm, parameters optimization
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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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题名基于集成RBF神经网络的小类别手写体汉字识别系统
被引量：4
- 2
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作者
居琰
汪同庆
刘建胜
王贵新
彭健
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机构
重庆大学光电工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第23期100-102,158,共4页
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文摘
该文介绍了RBF神经网络的模型,讨论了RBF网络分类器的机理和特点,提出了一种集成RBF神经网络并应用于小类别手写体汉字识别系统的设计,采用了组合重心分解网格特征方法来提取汉字特征,设计了遗传进化隐层节点自生成算法用于RBF的训练。实验表明该小类别手写体汉字识别系统有很高的识别率,具有一定的实用推广价值。
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关键词
集成RBF神经网络
小类别手写体汉字识别系统
汉字特征提取
模式识别
人工神经网络
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Keywords
Pattern Recognition,Radial Basis Function Neural Network,Integration Neural Network,Handwritten Chinese Character Recognition
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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]
TP1
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于并行神经网络的汉字识别系统
被引量：1
- 3
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作者
刘冠蓉
何华
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机构
武汉理工大学电子信息学院
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出处
《基础自动化》
CSCD
2001年第1期8-10,共3页
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文摘
介绍了一种基于并行神经网络的汉字识别系统。该系统进行汉字图象的预处理后 ,针对汉字平移、旋转、尺度变化 ,提取三类相对稳定且抗噪、反映汉字结构信息的统计特征作为神经网络的输入。神经网络采用叠层BP网 ,用BP算法进行训练、学习和识别。本系统对标准BP算法做了若干改进 ,从速度和识别率上都得到了明显的提高 ;用PVM网络并行平台虚拟成并行机 。
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关键词
汉字识别系统
并行处理
神经网络
BP算法
计算机
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Keywords
multilayer BP ANN
BP algorithm
PVM
parallel processing
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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]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一个实用的古籍印刷汉字识别系统
- 4
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作者
张彩录
郭宝兰
张宇桐
田学东
李新福
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机构
河北大学
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出处
《中文信息学报》
CSCD
1996年第3期43-49,共7页
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文摘
本文采用Shannon理论,讨论了古籍印刷汉字识别字域地选择所受的约束,汉字特征提取的性能限度,以及如何用汉字的统计特性,进一步提高系统的识别率。在理论分析的基础上,经过大量实验研究,所完成的古籍印刷汉字识别系统对已标注过720万字的古籍录入显示了它的优越性能。
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关键词
印刷体
汉字信息处理
汉字识别系统
古籍文本
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Keywords
Chinese character recognition,inputting of ancient books,character set forrecognition,feature extraction.
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名手写体汉字识别系统
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作者
陶国轩
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机构
上海科技大学
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
1989年第11期868-872,共5页
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文摘
本文对手写体汉字提出首尾笔划特征表示法,并以此为编码信息;加上以各字形的二维DFT为该字形的总体外形特征,由此构成手写体汉字数据库. 在识别过程中,针对手写体的模糊特点,引入程度函数和不精确推理结构及其相应的算法.
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关键词
手写体
汉字识别系统
数据库
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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]
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题名一个高精度的简、繁体印刷体汉字文本识别系统
被引量：1
- 6
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作者
张炘中
沈兰生
刘秀英
李燕
闫昌德
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机构
北京信息工程学院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
1995年第2期1-7,共7页
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文摘
本文叙述了一个基于改进的＂汉字识别特征点方法＂的高精度简、繁体印刷体汉字文本识别系统。引入特征点的方向属性，明显地提高了＂汉字识别特征点方法＂的汉字识别率。文中阐述了该系统各主要环节的原理。经过百万汉字真实印刷文本的严格测试，本系统汉字识别率达到９７．８４％。对质量较高的真实印刷文本，汉字识别率达到９９％以上。
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关键词
汉字识别系统
印刷体
识别率
繁体汉字
简体汉字
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分类号
TP316
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于单元合并的汉字切分算法的改进
被引量：7
- 7
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作者
周嫔
马少平
姜哲
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机构
智能技术与系统国家重点实验室
清华大学计算机科学与技术系
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
1999年第2期33-39,共7页
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基金
自然科学基金
国家"八六三"高科技项目
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文摘
本文介绍了对基于单元合并的汉字切分算法作出的改进。该改进算法对原算法中的核心部分高级合并部分进行了修改，通过在所有的可合并单元中找最佳合并组合，来避免原来的算法在高级合并过程中可能导致的某些合并错误。经过多个实际样本的测试，所作的改进在不降低原算法各种性能的前提下，消除了原算法在某些情况下产生的错误。
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关键词
单元合并
高级合并
汉字切分算法
汉字识别系统
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Keywords
units amalgamation segmentation method advanced amalgamation the best amalgamating combination
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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