手写体

作品数：1039被引量：1982H指数：18
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基于改进ZS细化算法的手写体汉字骨架提取被引量：32
《计算机应用与软件》2020年第7期107-113,164,共8页常庆贺 吴敏华 骆力明 
国家自然科学基金项目(61672361);北京市教委-市自然基金联合项目(KZ201910028039)。
手写体汉字图像细化所提取出的骨架,突出了汉字的结构特征并减少了冗余信息,对手写体汉字的识别有着重要作用。Zhang-Suen细化算法迭代次数少、运行速度快,适合处理直线、T行交叉和拐角,但应用于细化手写体汉字图像时,细化后的汉字骨架...
关键词：细化算法 手写体汉字 冗余像素 毛刺 骨架 
基于改进Inception卷积神经网络的手写体数字识别被引量：14
《计算机应用与软件》2019年第12期143-149,共7页余圣新 夏成蹊 唐泽恬 丁召 杨晨 
国家自然科学基金项目(61604046);贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2017]5788号);半导体功率器件可靠性教育部工程研究中心开放基金项目(20176103)
手写体数字识别风格变化大,而传统手写体数字识别的准确率又严重依赖于人工特征设计,一旦提取的特征不理想,识别效果就会收到非常大的影响。针对手写体识别正确率无法满足高精度的问题,设计一种高精度的手写体数字分类网络。首先使用连...
关键词：手写体数字识别 卷积神经网络 Inception结构 深度可分离卷积 支持向量机 
具有变精度反馈机制的脱机手写体汉字智能认知被引量：1
《计算机应用与软件》2018年第7期231-236,共6页王建平 刘雪景 陈克琼 李帷韬 
针对之前变精度粗糙集下精度β值固定的方法,面对实际样本其分类效果与β的取值之间的关系无法确定的问题,提出一种变精度反馈的脱机手写体汉字智能认知模型。定义了表征变精度粗糙集下特征属性分类能力的指标并给出约简算法。该算法中...
关键词：变精度 约简 智能认知 认知结果 反馈 
手写体汉字变精度自适应反馈调整方法的研究被引量：4
《计算机应用与软件》2016年第7期79-82,87,共5页王建平 张倩 陈克琼 李帷韬 
国家自然科学青年基金项目(61305029);安徽省青年自然科学基金项目(1408085QF133)
为有效地利用多特征融合技术提高手写体汉字识别系统信息容量,同时有效地控制数据规模,提出一种基于反馈调整机制的手写体汉字特征属性变精度自适应动态调整简约方法。依据粗糙集理论,建立以先验知识指导训练过程的手写体汉字识别决策...
关键词：多特征融合 变精度 反馈调整机制 手写体汉字 最佳简约 
基于粗糙几何的脱机手写体汉字预处理
《计算机应用与软件》2010年第2期34-35,52,共3页张学东 张仁秋 张果枝 罗彬 
国家自然科学基金(60775036)
传统的图像预处理方法未能预防汉字书写带来的伪特征点(断点、伪交叉点),利用粗糙几何理论对汉字图像进行粗糙化,克服了以上缺点,同时减少图像大小,提高手写汉字识别速度。
关键词：粗糙几何 预处理 手写体汉字 
一种快速的手写体汉字细化算法被引量：6
《计算机应用与软件》2009年第11期17-18,40,共3页张学东 张仁秋 关云虎 王亭 
国家自然科学基金(60775036)。
快速并行算法是一种经典的细化算法,但其细化不全,可能产生斜线信息丢失。提出一种改进的快速并行细化算法,对手写体汉字进行细化可以得到很好的细化结果。实验结果表明,该算法细化全、速度快,解决了斜线信息丢失,交叉点不变形。
关键词：快速并行算法 细化 手写体汉字 
脱机手写体汉字识别后处理综合纠错算法设计和实现
《计算机应用与软件》2003年第5期26-28,共3页牛光 
充分利用了汉语词的信息及字词的频度信息,利用面向对象技术并用多级的纠错方法,实现了一个基于综合算法的汉字识别后处理系统,明显地提高了脱机手写体汉字最终识别率。
关键词：脱机手写体汉字识别 后处理 综合纠错算法 设计 汉字识别 汉字信息处理 
手写体数字的生成模式和智能训练集设计
《计算机应用与软件》1994年第2期9-14,共6页李天牧 李学群 
本文从神经心理学的观点出发,用数学方法描述手写体数字的生成模式,给出了计算机模拟结果并提出一种用于神经网络学习的智能训练集的构成方法。
关键词：手写体数字 智能训练集 生成模式 
手写体汉字识别问题综论被引量：5
《计算机应用与软件》1994年第2期1-8,共8页路浩如 杨源远 
本文在讨论了人对汉字的认知心理试验研究结果之后,认为人类的汉字识别是经由整字属性及分层结构的多种途径复合而成的。这些途径中的大多数都可以在手写体汉字的机器识别中模仿运用。由此可把汉字的机器识别方法归纳为整模式法和子模...
关键词：汉字识别 手写体汉字 
基于BP神经网的手写体英文字符识别研究
《计算机应用与软件》1992年第3期12-15,共4页黄晓明 严洪范 
本文应用反向传播神经网(BP网)对大写英文字母进行识别。我们共选择了260个样本,其中一半用于训练,另一半用于识别。实验结果表明,BP网比传统的分类器(NN分类器)具有更高的识别率,其正确率达97%。另外,本文对BP网的参数与识别准确率、...
关键词：字符识别 手写体 神经网络 英文 
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