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基于部件HMM级联的联机手写体汉字识别方法
被引量：
5
1
作者
赵巍
刘家锋
唐降龙
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第5期570-573,共4页
为了对自由手写汉字进行有效地表征和识别,提出了一种识别自由手写体汉字的级联HMM方法,在部件HMM模型基础上将各模型按照统计概率连接,它扩展了HMM的模式描述方式,允许在级联模型上表征状态的跳跃、转移和驻留等.通过共享手写汉字部件...
为了对自由手写汉字进行有效地表征和识别,提出了一种识别自由手写体汉字的级联HMM方法,在部件HMM模型基础上将各模型按照统计概率连接,它扩展了HMM的模式描述方式,允许在级联模型上表征状态的跳跃、转移和驻留等.通过共享手写汉字部件模型来描述级联状态转移概率,可以更可靠地刻画自由手写体的行为特点.采用面向级联的Viterbi算法,无需做部件的分割和标注.通过一定条件下的对比实验训练与识别表明,该方法的第一候选识别率为87 89%,而基于分段HMM识别方法的第一候选识别率为86 17%,降低错误识别率12 4%.
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关键词
HMM级联
手写体
汉字
识别
方法
VITERBI算法
第一候选识别率
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职称材料
题名
基于部件HMM级联的联机手写体汉字识别方法
被引量：
5
1
作者
赵巍
刘家锋
唐降龙
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第5期570-573,共4页
基金
国家高技术研究发展计划资助项目(2001AA114041).
文摘
为了对自由手写汉字进行有效地表征和识别,提出了一种识别自由手写体汉字的级联HMM方法,在部件HMM模型基础上将各模型按照统计概率连接,它扩展了HMM的模式描述方式,允许在级联模型上表征状态的跳跃、转移和驻留等.通过共享手写汉字部件模型来描述级联状态转移概率,可以更可靠地刻画自由手写体的行为特点.采用面向级联的Viterbi算法,无需做部件的分割和标注.通过一定条件下的对比实验训练与识别表明,该方法的第一候选识别率为87 89%,而基于分段HMM识别方法的第一候选识别率为86 17%,降低错误识别率12 4%.
关键词
HMM级联
手写体
汉字
识别
方法
VITERBI算法
第一候选识别率
Keywords
Chinese character recognition
handwritten component
HMM Cascaded Model
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于部件HMM级联的联机手写体汉字识别方法
赵巍
刘家锋
唐降龙
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
5
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