BP神经网络在脱机手写吾美藏文识别系统中的应用

本文通过对现在流行的各种识别技术的分析比较,以及对吾美藏文手写体特征的深入分析研究,提出了一套基于BP神经网络分类器的吾美藏文OCR识别方案。基于该技术,开发出一个吾美藏文识别系统。结果表明,依赖特定人的辅音字母识别率达到95%以上。     

周边方向贡献度在脱机手写女书特征提取中的应用

目前国内OCR及其特征提取技术主要应用于汉字的识别,对于少数民族文字,特别是女书,没有提出一种有效的特征提取算法.在分析全局笔画方向密度特征(G-DCD)和局部笔画方向密度特征(L-DCD)的基础上,将周边方向贡献度特征提取算法应用到女书文字的特征提取.实验结果表明:该方法不仅克服了手写体女书字符不规范而造成的误识率高的缺点,并且识别率较前两种方法有明显的提高.     

手写体数字识别方法研究

手写体的识别是模式识别的一个重要课题。针对手写体识别中单一识别方法的局限性，提出采用多层识别法对手写体数字进行识别，并对预处理技术进行改进，较好的抽取出字符的特征，为识别打下良好的基础，其分层判决机构极大地提高了系统的识别率和鲁棒性。     

手写汉字的文字识别

主要对利用神经网络进行手写体汉字识别的方法进行了介绍。最后对手写体汉字识别技术进行了展望。     

统计不相关性的最佳鉴别变换的手写数字识别

为了进一步深入研究推广手写体数字识别技术,介绍并验证了具有统计不相关性的最佳鉴别变换在手写体数字识别中的优越性.与经典的Foley-Sammon鉴别变换法相比,具有统计不相关性的最佳鉴别变换相关性更小,提取的特征更有效.提出利用具有统计不相关性的最佳鉴别变换来提取特征并结合BP网络设计分类器用以实现手写体数字识别.通过3个对比实验证实了基于具有统计不相关性的最佳鉴别变换方法的识别方法的有效性.     

基于多特征多分类器的脱机手写汉字识别研究

特征选取和分类器设计是字符识别系统设计的.本文针对手写体汉字识别提出了依据不同的分类要求,分别选取不同的汉字特征,而后输入BP神经网络多分类器进行识别的设计方法.实验结果表明,该方法用于手写体汉字识别是行之有效的.     

基于粗糙集的手写体数字识别多分类器

提出了一种新的手写体数字识别方法.首先采用多分类器提取手写体数字的各类特征,以提高识别正确率;然后利用粗糙集对这些特征属性约简来提高识别速度.测试结果表明,该算法的提出是成功的.     

基于卷积神经网络的藏文手写数字和字母识别研究

在文字识别领域中,手写体识别比印刷体识别更具挑战性.藏文手写体识别已经成为重要的研究课题之一.本文提出了一种基于卷积神经网络LeNet-5模型的藏文手写数字和字母识别方法.分别采集藏文数字手写体样本和字母手写体样本17768和77636例,并对其进行预处理;然后按8∶2划分成训练集和测试集,并在CNN(LeNet-5)模型上进行训练.经过测试,数字和字母识别准确率分别达到98.81%和97.89%.     

手写体汉字机器识别技术的现状分析

手写体汉字机器识别技术的研究不仅具有重要的理论研究价值,而且具有广阔的应用前景。本介绍了手写体汉字识别技术的原理,研究历史及技术困难,综合分析了当前国内外主要识别方法及其特点,展望了该技术今后的发展方向。     

一种通用的印刷体档案条目信息采集方法

介绍利用OCR光学字符识别的技术研发的一种通用的印刷体档案条目信息采集方法.该方法可以自动录入已经是印刷体的条目,最终信息从rtf文件采集,可以利用各种OCR系统或人工智能方式进行识别获取,具有一定的适应性.     

手写体汉字特征提取的研究

在手写体汉字识别的研究中，汉字的特征提取可以说是整个手写体汉字识别系统中最重要的一部分。本文针对手写体汉字特点，找到了能充分反应手写体汉字特点的三种特征井加以提取；同时提出了将汉字分解为部件来识别的观点。实验结果表明所提取的特征兼顾了提取方法的方便性和特征的稳定性；这些特征能有效地识别手写体汉字。     

手写体汉字集成识别技术的研究

手写体汉字的计算机自动识别是一个高难度的模式识别问题,用单一识别方法难以达到理想的识别率。本首先分析了汉字识别方法的基本特点以及字符集成识别技术中存在的问题,然后结合认知科学 的研究成果,提出了手写体汉字层次集成识别的思想。     

基于改进的C-支持向量机的手写体数字高识别率方法研究

手写体数字的识别在社会经济、社会生活的许多方面都有着广泛的应用。同时支持向量机是近几年来模式识别领域中的一种新技术,它被广泛应用到文字识别、人脸识别等应用中。为此将支持向量机技术应用到手写体数字的识别中,通过使用改进的C-支持向量机进行手写体数字的识别,并得出相应的识别率,结果表明此方法可行且有较高的识别率。     

基于多群体遗传算法的汉字识别系统设计

文章设计了一种基于粗糙集理论的手写体汉字识别决策系统,依据并行遗传算法在处理大型数据库上的特有优势,将信息熵理论作为粗糙集不确定性的度量,给出一种约简冗余条件属性求解决策信息系统约简集的多群体并行遗传算法;并提出了一种基于规则置信度的手写体汉字识别规则融合算法,提高识别准确率,对SCUT_IRAC手写体汉字库中手写体汉字进行识别实验,结果证明,该系统具有较强的手写体汉字识别能力。     

基于卷积神经网络的手写数字识别应用

数字识别(Digit Recognition),是计算机从纸质文档,照片,或其他来源接收和理解并识别可读的数字的能力.根据数字来源的产生方式的不同,目前数字识别问题可以区分为手写体数字识别,印刷体数字识别,光学数字识别,自然场景下的数字识别等,具有很大的实际应用价值.目前比较受到关注的问题主要是手写体数字识别,由于其具...     

基于Fisher的手写体数字识别研究与实现

在手写体字符识别研究中,由于书写风格的不同造成了字体变化大,导致识别难度很大,采用面积滤波对数字图像预处理消除离散点,使用Fisher分类器对样本进行分类识别,进行了手写体数字识别研究与实现,分类器识别正确率为96%.     

一种基于BP-bagging的手写体数字识别算法

基于BP-bagging的手写体数字识别算法,以BP网络做基本分类器,用Bagging产生多个基本分类器,把每一个手写体数字作为一幅图像,通过扫描提取25维特征,并投影压缩生成5维特征向量,并输入到BP-bagging分类器,用简单多数投票法进行集成,实现手写体数字的分类识别.经反复的实验证明,该手写体数字识别算法具有...     

基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别

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.     

手写体数字识别方法研究

本文主要研究了一种基于BP网络的手写体数字识别方法。根据手写体数字的几何结构提取特征值,将这些特征和大量手写体数字样本送入BP神经网络,最后,使用训练好的BP网络识别手写体数字。结果表明,该识别方案达到了一定的有效性和实用性。     

用一种新的属性文法识别无限制手写体数字

近年来所发表的识别无限制手写体数字的方法大多是几种已知方法的不同组合形式,因而在结构与技术上比较繁杂。本文从理论的角度出发,发展了一种带有位置和形状属性的文法,以描述和识别模式,它能有效地克服模式的形状差异对识别的影响。这种方法的进一步发展和完善,可能为识别无限制手写体数字提供一个有效的途径。