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脱机手写体汉字识别综述 被引量:41
1
作者 赵继印 郑蕊蕊 +1 位作者 吴宝春 李敏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期405-415,共11页
脱机手写体汉字识别是模式识别领域最具挑战性的课题之一.本文分析了近年来脱机手写体汉字识别的最新进展,讨论了脱机手写体汉字分割、特征提取和分类器设计等关键技术的各种主流方法,介绍了3种典型的汉字识别数据库,并提出了脱机手写... 脱机手写体汉字识别是模式识别领域最具挑战性的课题之一.本文分析了近年来脱机手写体汉字识别的最新进展,讨论了脱机手写体汉字分割、特征提取和分类器设计等关键技术的各种主流方法,介绍了3种典型的汉字识别数据库,并提出了脱机手写体汉字识别的难点问题和今后发展的趋势,为该领域的研究者指明研究方向,共同促进脱机手写体汉字识别技术的发展. 展开更多
关键词 脱机手写体汉字识别 字符分割 特征提取 分类器设计 汉字识别数据库
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基于弹性网格模糊特征的手写体汉字识别方法 被引量:10
2
作者 刘伟 朱宁波 +2 位作者 何浩智 李德鑫 孙发军 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期117-121,共5页
网格方向特征在手写体汉字识别系统中得到广泛应用,被认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一。网格技术是网格方向特征的关键技术之一。根据汉字笔画分布特点及拓扑结构的相关性,提出了一种新的基于弹性网格及其相关模糊特征的提取方法... 网格方向特征在手写体汉字识别系统中得到广泛应用,被认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一。网格技术是网格方向特征的关键技术之一。根据汉字笔画分布特点及拓扑结构的相关性,提出了一种新的基于弹性网格及其相关模糊特征的提取方法。该方法使特征向量的信息量增加,特征更加稳定。对银行支票图像大写金额的识别率达到97.64%,实验结果证明本文方法比其他网格方向特征更有效。 展开更多
关键词 人工智能 模式识别 弹性网格 相关模糊特征 手写体汉字识别
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特征融合用于手写体汉字识别研究 被引量:7
3
作者 居琰 汪同庆 +2 位作者 彭建 刘建胜 袁祥辉 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期229-233,共5页
分析了手写汉字特征的提取方法,提取具有一定互补性的轮廓方向特征和方向距离分布特征,并进行K-L变换降维处理,用多特征合成一个区分能力更强的新特征。讨论了RBF网络分类器特性,结合特征融合方法和模块RBF神经网络结构有机地构建一个... 分析了手写汉字特征的提取方法,提取具有一定互补性的轮廓方向特征和方向距离分布特征,并进行K-L变换降维处理,用多特征合成一个区分能力更强的新特征。讨论了RBF网络分类器特性,结合特征融合方法和模块RBF神经网络结构有机地构建一个小类别手写体汉字识别系统。实验表明,该系统可行和有效。 展开更多
关键词 特征融合 手写体汉字识别 K-L变换 模块RBF网络
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隐马尔可夫模型在脱机手写体汉字识别中的应用 被引量:8
4
作者 童学锋 邓刚 柴佩琪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2002年第10期1-3,共3页
介绍了一种新的脱机手写汉字识别方法———隐马尔可夫模型 (HMM )法 ,该方法对每个汉字建立 8个HMM ,通过等比重综合方法将 8个分类器的计算结果进行综合 ,从而得到识别结果 ,实践证明该方法是可行的。
关键词 隐马尔可夫模型 脱机 手写体汉字识别 模式识别 计算机
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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°... 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。 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
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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
6
作者 林磊 王晓龙 刘家锋 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期658-661,共4页
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 ... 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 . 展开更多
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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基于多级神经网络结构的手写体汉字识别 被引量:19
7
作者 金连文 徐秉铮 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第5期21-27,共7页
本文提出了一种用于手写体汉字识别的多级神经网络结构(Multi-stageNeuralNetworkArchitecture,MNNA)模型。在该模型中,我们将多个神经网络和不同的特征提取方法有机地集成在一起而构成一... 本文提出了一种用于手写体汉字识别的多级神经网络结构(Multi-stageNeuralNetworkArchitecture,MNNA)模型。在该模型中,我们将多个神经网络和不同的特征提取方法有机地集成在一起而构成一个完整的模式识别系统。我们讨论了设计MNNA的一般原理,并提出了一个基于多层前馈神经网络的三级结构的手写体汉字识别实验系统。三种不同的特征提取方法被应用于各级子系统之中。对100个汉字15000个样本的实验我们得到了99.34%的识别率,0.36%的拒识率和0.3%的误识率。 展开更多
关键词 多级 神经网络结构 手写体汉字识别 特征提取
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基于进化神经网络的手写体汉字识别 被引量:4
8
作者 邵秀丽 李勇建 +1 位作者 蔡文进 刘璟 《南开大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第4期53-56,共4页
本文提出了基于进化神经网络进行手写体汉字识别的新算法 ,讨论了BP网络的构造及用遗传算法优化神经网络的权值等问题 。
关键词 人工神经网络 ANN 遗传算法 GA BP算法 手写体汉字识别
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BP神经网络算法的改进及其在手写体汉字识别中的应用 被引量:5
9
作者 余华 曹亮 李启元 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第5期598-603,共6页
分析BP算法的基本原理,指出BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源.针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法.应用实例利用MATLAB软件对标准BP算法及其改进的算... 分析BP算法的基本原理,指出BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源.针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法.应用实例利用MATLAB软件对标准BP算法及其改进的算法进行语言编程、仿真.实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛性,避免陷入局部最小点.同时,将改进的BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现,实验表明系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识别率. 展开更多
关键词 BP神经网络 改进BP算法 脱机手写体汉字识别 学习率
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BP算法在手写体汉字识别中的应用 被引量:5
10
作者 左文明 黎绍发 曾宪贵 《计算机工程与设计》 CSCD 2003年第10期71-72,29,共3页
介绍了人工神经网络的概念和原理,重点介绍和推导了BP算法。分析了手写体汉字识别存在的问题及 应用的技术,并对利用BP算法进行手写体汉字识别进行了详细讨论,分析了在用BP算法进行手写体汉字识别 时的具体步骤,最后介绍了对BP算法提出... 介绍了人工神经网络的概念和原理,重点介绍和推导了BP算法。分析了手写体汉字识别存在的问题及 应用的技术,并对利用BP算法进行手写体汉字识别进行了详细讨论,分析了在用BP算法进行手写体汉字识别 时的具体步骤,最后介绍了对BP算法提出的改进方法。 展开更多
关键词 手写体汉字识别 BP算法 人工神经网络 模式识别 中文信息处理 学习算法
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脱机手写体汉字识别综述 被引量:9
11
作者 何志国 曹玉东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第15期201-204,共4页
脱机手写体汉字识别是模式识别领域中的难题之一。该文分析影响脱机手写体汉字识别性能的主要方面,如规范化方法、特征提取方法及分类方法,给出了每种方法的适用条件,介绍了目前研究中所使用的数据库。
关键词 手写体汉字识别 规范化 特征提取 分类识别
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一种脱机手写体汉字识别的容错编码方法研究 被引量:4
12
作者 王建平 赵丽欣 王金玲 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2007年第12期2169-2178,共10页
手写体汉字识别是字符识别领域中的难点。为了使机器识别汉字适应于手写体汉字的变形等因素,基于人类认识汉字的容错机理,提出了一种用于机器识字的汉字容错编码方法,以提高手写体汉字识别率。该编码方法首先对横竖撇捺笔划形态给出了... 手写体汉字识别是字符识别领域中的难点。为了使机器识别汉字适应于手写体汉字的变形等因素,基于人类认识汉字的容错机理,提出了一种用于机器识字的汉字容错编码方法,以提高手写体汉字识别率。该编码方法首先对横竖撇捺笔划形态给出了模糊化表示;然后定义了仿人拆字的字元集,并给出了易混淆笔划字元的多归类容错编码;接着给出了笔划字元的顺序判断规则和归结了36类简单常用字的部首子结构,并给出冗余的容错编码;进而建立了仿人构字的汉字编码规则和具有容错性的多模板字典,并对《新华字典》中收录的10000余个单字汉字进行了标准编码,重码率为0.48%;最后对HCCORG和NKIM手写体汉字库中的100个手写体汉字进行了仿真识别,识别正确率为96%。试验结果表明,这种编码方法可生成多模板字典,不仅对手写体汉字变形具有较好的容错性,且重码率和误识率较低。 展开更多
关键词 脱机手写体汉字识别 容错编码 字元集 笔划顺序 子结构
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基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别 被引量:4
13
作者 高彦宇 杨扬 陈飞 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期509-512,共4页
提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分... 提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果. 展开更多
关键词 脱机手写体汉字识别 最小二乘支持向量机 ZEMIKE矩 弹性网格
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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
14
作者 居琰 汪同庆 +2 位作者 刘建胜 王贵新 彭健 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第23期100-102,158,共4页
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。... 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。 展开更多
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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基于模糊子笔画统计特征的手写体汉字识别 被引量:2
15
作者 刘伟 朱宁波 +2 位作者 李德鑫 何浩智 谭论证 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第1期239-241,244,共4页
汉字由笔画或子笔画组成,笔画或子笔画特征在手写体汉字识别中得到了广泛应用。论文提出一种模糊子笔画抽取方法,解决了因无限制手写体笔画随意性而使得抽取的子笔画不稳定的问题。计算字符边缘点“横”、“竖”、“撇”、“捺”的模糊... 汉字由笔画或子笔画组成,笔画或子笔画特征在手写体汉字识别中得到了广泛应用。论文提出一种模糊子笔画抽取方法,解决了因无限制手写体笔画随意性而使得抽取的子笔画不稳定的问题。计算字符边缘点“横”、“竖”、“撇”、“捺”的模糊子笔画属性特征,并将其与模糊网格相结合,生成模糊子笔画统计特征。银行支票手写体汉字大写金额识别的实验结果表明应用模糊子笔画统计特征能取得更好的识别效果。 展开更多
关键词 手写体汉字识别 模糊子笔画 模糊网格 边缘点
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一种基于局部Gabor滤波器组的手写体汉字识别方法 被引量:3
16
作者 陈蓉 邓洪波 金连文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第5期1222-1224,共3页
针对单一尺度的Gabor滤波器组只对某一特定粗细的手写体汉字敏感的缺点,提出了一种新颖的多尺度局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能,实现了一个基于Gabor特征的手写体汉字识别系统,实验表明多尺度全局Gabor滤波器组在识别性... 针对单一尺度的Gabor滤波器组只对某一特定粗细的手写体汉字敏感的缺点,提出了一种新颖的多尺度局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能,实现了一个基于Gabor特征的手写体汉字识别系统,实验表明多尺度全局Gabor滤波器组在识别性能上明显提高,局部Gabor滤波器组在基本保持识别性能的情况下,特征维数明显降低,计算量和内存需求减少。该方法选取局部Gabor滤波器,对863 HCL2000手写体汉字数据库的识别,最高平均识别率达到了92.32%,表明了该方法在手写体汉字识别中的有效性。 展开更多
关键词 GABOR滤波器 特征提取 线性判别分析 手写体汉字识别
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基于改进的PSO神经网络的手写体汉字识别 被引量:2
17
作者 郭志涛 袁金丽 +1 位作者 张秀军 范书瑞 《河北工业大学学报》 CAS 2007年第4期65-69,共5页
为了克服手写体汉字识别中传统神经网络训练算法存在网络易于过早收敛的缺陷,本文提出采用自适应惯性权值的粒子群优化算法训练神经网络,即利用粒子更新迭代训练神经网络最优的权值和阈值,其中对粒子更新的惯性权值进行了自适应性的改进... 为了克服手写体汉字识别中传统神经网络训练算法存在网络易于过早收敛的缺陷,本文提出采用自适应惯性权值的粒子群优化算法训练神经网络,即利用粒子更新迭代训练神经网络最优的权值和阈值,其中对粒子更新的惯性权值进行了自适应性的改进.试验中提取了大量汉字样本的笔画数量信息和分布信息作为特征向量,利用改进的粒子群神经网络对汉字进行分类,并与BP神经网络的识别效果做了比较.结果表明:自适应惯性权值的粒子群优化算法能有效避免网络"早熟",大大提高了网络训练精度,网络对汉字的识别正确率明显提高. 展开更多
关键词 粒子群算法 惯性权值 神经网络 手写体汉字识别 图像特征提取
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基于变精度粗糙集的脱机手写体汉字识别 被引量:4
18
作者 王建平 张大敏 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1493-1496,1505,共5页
文章为研究脱机手写体汉字识别问题,将汉字样本及其特征向量看作是一个信息系统,采用基于β近似依赖度的属性重要度定义作为启发式信息,设计出在变精度粗糙集模型下的特征属性近似约简算法,对手写体汉字信息系统中冗余特征属性进行约简... 文章为研究脱机手写体汉字识别问题,将汉字样本及其特征向量看作是一个信息系统,采用基于β近似依赖度的属性重要度定义作为启发式信息,设计出在变精度粗糙集模型下的特征属性近似约简算法,对手写体汉字信息系统中冗余特征属性进行约简,构建出脱机手写体汉字识别决策信息系统。识别过程中采用基于加权规则置信度的规则融合方法,进一步提高了脱机手写体汉字的可识别性和正确识别率。实验结果表明,该方法是有效可行的。 展开更多
关键词 变精度粗糙集 属性约简 手写体汉字识别 规则融合
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基于正交特征的手写体汉字识别方法 被引量:4
19
作者 高彦宇 杨扬 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z2期446-447,共2页
手写体汉字识别一直是模式识别研究领域中的难点。本文将矩变换与弹性网格方法结合起来,用正交Zernike矩提取全局特征,用弹性网格提取局部特征,然后用K-L变换对局部特征向量正交化。这样得到的特征向量不仅具有汉字的全局和局部特征,而... 手写体汉字识别一直是模式识别研究领域中的难点。本文将矩变换与弹性网格方法结合起来,用正交Zernike矩提取全局特征,用弹性网格提取局部特征,然后用K-L变换对局部特征向量正交化。这样得到的特征向量不仅具有汉字的全局和局部特征,而且是最有分辨能力的特征向量。实验证明该方法是行之有效的。 展开更多
关键词 手写体汉字识别 ZERNIKE矩 弹性网络 K-L变换
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小波变换在手写体汉字识别中的应用 被引量:8
20
作者 张青 尹俊勋 《电路与系统学报》 CSCD 1996年第3期63-67,共5页
汉字识别中的结构类特征具有抗变形的优点,合适做为手写体识别过程使用,但其中笔划特征的提取非常困难。本文用小波变换这一图象分析中有力工具对汉字图象分析处理之后,再进行笔划的提取,其过程简洁、明晰。
关键词 手写体汉字识别 笔划 手写体识别 小波变换 过程 图象分析 工具 优点
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