基于弹性网格模糊特征的手写体汉字识别方法 被引量：10

1

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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基于子块特征及其相关模糊特征的手写体汉字识别方法 被引量：5

2

作者 孙立民 狄红卫 余英林 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第12期81-85,共5页

根据汉字笔划分布特点及拓扑结构的相关性，提出了一种子块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，特征相对稳定。

关键词 子块特征 模糊特征 手写体 汉字识别

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FSVM在有限集脱机手写体汉字识别中的应用 被引量：2

3

作者 童学锋 石繁槐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第13期109-111,共3页

模糊支持向量机方法解决了多类支持向量机方法中的不可分区域问题。将模糊支持向量机方法引入到有限集脱机手写体汉字识别中，并以同济大学成绩自动识别系统为背景进行了一系列实验，结果表明在相同的条件下可以达到比支持向量机方法更... 模糊支持向量机方法解决了多类支持向量机方法中的不可分区域问题。将模糊支持向量机方法引入到有限集脱机手写体汉字识别中，并以同济大学成绩自动识别系统为背景进行了一系列实验，结果表明在相同的条件下可以达到比支持向量机方法更为理想的识别效果。 展开更多

关键词 支持向量机 模糊支持向量机 手写体汉字识别 FSVM

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基于广义置信度的样本选择算法 被引量：4

4

作者 任俊玲 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期106-110,共5页

对模式识别系统而言,不同的训练样本在建立模式类模型时所起的作用不同,因此必须对训练样本进行选择。而在训练样本中,边界样本的判定方式以及训练样本中包含边界样本数量的多少对分类的精度起主要作用。为此,结合基于模板匹配的脱机手... 对模式识别系统而言,不同的训练样本在建立模式类模型时所起的作用不同,因此必须对训练样本进行选择。而在训练样本中,边界样本的判定方式以及训练样本中包含边界样本数量的多少对分类的精度起主要作用。为此,结合基于模板匹配的脱机手写汉字识别,定义了一种通过广义置信度判定边界样本的方法,并且在此基础上建立了基于广义置信度的训练样本选择算法。通过在脱机手写汉字数据库HCL2004上进行实验,由该算法选择出的训练样本集在训练样本数减少的同时,使得系统识别率有了较大的提高,从而证实了该算法的有效性。 展开更多

关键词 人工智能 模式识别 广义置信度 样本选择 手写汉字识别 HCL2004

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基于手写体汉字双弹性网格模糊特征的研究 被引量：4

5

作者 魏玮 郭向丹 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第6期1025-1028,共4页

针对目前的纵横弹性网格技术不能有效提取到汉字撇和捺笔划模糊特征的不足,结合双弹性网格技术和汉字的模糊特征提取方法,提出一种双弹性网格模糊特征提取方法。该方法首先利用双弹性网格技术对汉字图像进行网格划分,并对该图像进行横... 针对目前的纵横弹性网格技术不能有效提取到汉字撇和捺笔划模糊特征的不足,结合双弹性网格技术和汉字的模糊特征提取方法,提出一种双弹性网格模糊特征提取方法。该方法首先利用双弹性网格技术对汉字图像进行网格划分,并对该图像进行横、竖、撇、捺笔划分解,得到4个方向子图像;然后采用双弹性网格技术及网格字块间的相关模糊性对子图像提取特征。通过实验证明,该方法在处理大类别手写体汉字识别时,因其稳定性高,识别效果好,从而明显优于很多其他的特征提取方法。 展开更多

关键词 特征提取 手写体汉字识别 双弹性网格 相关模糊性

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基于模糊线素特征与神经网络相结合的手写体汉字识别

6

作者 张德喜 《许昌师专学报》 2000年第2期59-63,共5页

本文提出了一种基于模糊方向线索特征 (fuzzydirectionallineelementfeature,FDLEF)与人工神经网络 (artificialneuralnetworks,ANN)相结合的手写体汉字识别方法 (FDLEF -ANN) ,解决了单一FDLEF方法对相似字识别率低的问题 .这种方法分... 本文提出了一种基于模糊方向线索特征 (fuzzydirectionallineelementfeature,FDLEF)与人工神经网络 (artificialneuralnetworks,ANN)相结合的手写体汉字识别方法 (FDLEF -ANN) ,解决了单一FDLEF方法对相似字识别率低的问题 .这种方法分两级识别 ,先由FDLEF识别模块进行识别 ,将识别结果送至选择器 ,若识别结果不属于预定义的相似字集合簇 ,则该结果即为最终识别结果 ,否则 ,将其送至人工神经网络识别模块进行相似字的识别 .本方法既保留了原FDLEF方法的优点又提高了对相似字的识别率 ,FDLEF -ANN系统对相似字的识别率由 78 0 9%提高到 82 97% . 展开更多

关键词 手写体汉字识别 模糊线表特征 神经网络 FDLEF

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基于SVM的几种汉字特征提取法比较研究 被引量：2

7

作者 肖斌 黄襄念 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第5期70-74,共5页

阐述了边缘法、骨架法以及笔画法的方向特征提取算法的基本思想以及支持向量机(SVM)基本原理,采用SVM对所述特征提取技术分别得到的特征样本进行分别识别,正确识别率都达到90%以上。然后在时间效率、识别率以及汉字书写风格对特征提取... 阐述了边缘法、骨架法以及笔画法的方向特征提取算法的基本思想以及支持向量机(SVM)基本原理,采用SVM对所述特征提取技术分别得到的特征样本进行分别识别,正确识别率都达到90%以上。然后在时间效率、识别率以及汉字书写风格对特征提取算法的影响三方面的的对比分析基础上,得出笔画特征提取法是本文所述几种特征提取方法中时间效率最高(平均识别时间1.54ms),正确识别率最高(达96.6%)的特征提取方法。 展开更多

关键词 手写体汉字识别 网格方向特征提取 支持向量机

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有监督竞争学习神经网络模型在手写体汉字识别中的应用

8

作者 孙立民 张宗念 +1 位作者 余英林 马文田 《工程图学学报》 CSCD 1998年第4期75-80,共6页

针对手写体汉字识别的特点，本文提出了一种有监督竞争学习神经网络分类识别模型。此模型算法简单，结构简练。结合本人提出的手写体汉字的子块及其相关模糊特征提取方法，对国标28区手写体汉字进行了识别实验，取得了满意的效果．

关键词 神经网络 手写体 汉字识别 汉字文本 输入

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基于智能结构模型的手写体汉字识别方法研究 被引量：1

9

作者 刘伟 王建平 李秀娟 《巢湖学院学报》 2011年第6期20-24,共5页

从智能控制与特征建模方法入手提出一种手写体汉字识别系统结构模型,仿人思维模式将复杂任务系统分解为决策、执行两层.综合目前常用的手写体汉字识别方法特点,针对不同特征汉字采用合适的识别方法,并通过广义误差对识别结果进行反馈,... 从智能控制与特征建模方法入手提出一种手写体汉字识别系统结构模型,仿人思维模式将复杂任务系统分解为决策、执行两层.综合目前常用的手写体汉字识别方法特点,针对不同特征汉字采用合适的识别方法,并通过广义误差对识别结果进行反馈,达到校正的目的,实验证明该结构方法有效. 展开更多

关键词 手写体汉字识别 特征模型 广义误差 反馈结构

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大数据下的基于深度神经网的相似汉字识别 被引量：28

10

作者 杨钊 陶大鹏 +1 位作者 张树业 金连文 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期184-189,共6页

针对传统相似手写汉字识别系统(SHCCR)受特征提取方法的限制,提出采用深度神经网(DNN)对相似汉字自动学习有效特征并进行识别,介绍相似字符集生成方法和针对相似汉字识别的深度神经网络的具体结构,研究对比不同的训练数据规模对识别性... 针对传统相似手写汉字识别系统(SHCCR)受特征提取方法的限制,提出采用深度神经网(DNN)对相似汉字自动学习有效特征并进行识别,介绍相似字符集生成方法和针对相似汉字识别的深度神经网络的具体结构,研究对比不同的训练数据规模对识别性能的影响。实验表明,DNN能有效地进行特征学习,避免了人工设计特征的不足,与传统基于梯度特征的支持向量机(SVM)和最近邻分类器(1-NN)方法相比,识别率有较大的提高;且随着训练样本增加的同时,DNN在提高识别性能上表现得更为优秀,大数据训练对提升深度神经网络的识别率作用明显。 展开更多

关键词 大数据 深度神经网 深度学习 相似手写汉字识别

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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

11

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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脱机手写体汉字识别技术研究的几点思考

12

作者 封筠 李巍 李莉蓉 《电脑学习》 2003年第3期4-5,共2页

针对脱机手写体汉字识别的研究现状,在思考分析基础上,探讨了进一步研究的路线。

关键词 脱机手写体汉字识别 汉字字符 汉字分割 汉字信息处理 计算机

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一种基于球邻域模型的神经网络算法

13

作者 顾磊 宫宁生 朱梧槚 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期747-751,共5页

手写体汉字识别问题属于一种大规模的模式识别问题。本文基于球邻域模型的几何意义解释,即将神经网络的训练转化为几何的点集覆盖问题,通过对神经网络分界面的分析提出了一种改进的前馈神经网络训练算法,并且引入神经网络集成的思想,用... 手写体汉字识别问题属于一种大规模的模式识别问题。本文基于球邻域模型的几何意义解释,即将神经网络的训练转化为几何的点集覆盖问题,通过对神经网络分界面的分析提出了一种改进的前馈神经网络训练算法,并且引入神经网络集成的思想,用以解决手写体汉字的识别问题,实验结果表明该算法可以用来解决大规模的模式识别问题且具有较好的效果。 展开更多

关键词 神经网络 手写体汉字识别 训练算法 球邻域模型 神经网络集成

原文传递

用于手写汉字识别的分布式平台研究与实现

14

作者 谢宇 步丰林 《微型电脑应用》 2006年第12期28-30,33,共4页

手写汉字识别实验样本量巨大,使得实验无法在有限时间内在单机上运行完成。而模式识别实验需要利用已有的并非为分布式实验而设计的工具,使得其利用当前的分布式中间件模型比较复杂。本文设计并实现了一种轻量级的用于模式识别实验的分... 手写汉字识别实验样本量巨大,使得实验无法在有限时间内在单机上运行完成。而模式识别实验需要利用已有的并非为分布式实验而设计的工具,使得其利用当前的分布式中间件模型比较复杂。本文设计并实现了一种轻量级的用于模式识别实验的分布式平台——HWDC。它将网络上的多台计算资源及存储资源整合为一体,提高实验速度。使用TML对任务进行描述,以使得已有的工具可不加修改的部署到该平台上。本文研究了该平台的架构、调度策略、错误处理等。 展开更多

关键词 网格计算 分布式计算 手写汉字识别

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BP算法在手写体汉字识别中的应用 被引量：5

15

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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基于脊波变换的金融汉字不变性特征提取方法 被引量：1

16

作者 喻莹 董才林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第12期3403-3406,共4页

为了满足对多方向选择性的要求,提出一种基于脊波变换的手写体金融汉字的不变性特征提取方法。该方法首先利用Radon变换将原始图像的旋转转换成Radon域的环形移位,再利用傅里叶变换振幅具有平移不变性的特点,在Radon域应用一维傅里叶变... 为了满足对多方向选择性的要求,提出一种基于脊波变换的手写体金融汉字的不变性特征提取方法。该方法首先利用Radon变换将原始图像的旋转转换成Radon域的环形移位,再利用傅里叶变换振幅具有平移不变性的特点,在Radon域应用一维傅里叶变换,得到的振幅矩阵具有旋转不变性,它对旋转不变特征提取是非常理想的;然后沿振幅矩阵行的方向执行一维多分辨小波变换,使得从频域适当的子带提取特征成为可能;从Ridgelet子带中提取均值、标准差和能量组成特征向量。通过实验的验证,该方法可以满足表单自动处理系统应用对手写体金融汉字识别的要求。 展开更多

关键词 脊波 多分辨分析 不变性 特征提取 手写体金融汉字识别

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