【摘 要】
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文字识别是模式识别的一个重要分支,其任务是研究如何使计算机能够"识字".它涉及模式识别、图象处理、数字信号处理、模糊数学等学科,是一门综合性技术,在中文信息处理、办公
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文字识别是模式识别的一个重要分支,其任务是研究如何使计算机能够"识字".它涉及模式识别、图象处理、数字信号处理、模糊数学等学科,是一门综合性技术,在中文信息处理、办公室自动化、机器翻译、人工智能等高技术领域,都有着重要的实用价值和理论意义.该文在介绍了属性论的一些基本观点、方法和理论后,利用属性论中的定性映射及转化程度函数研究并开发了一套简要的汉字识别系统,将字符(模式)看作点的集合进行训练得到汉字的记忆模式.识别时利用m维加权转化程度函数即可求得输入模式与参考模式的相似度.转化程度函数的引入使得生成和识别过程带有了模糊性,这恰好反映了人脑思维过程本身带有的模糊性.该方法的创新之处在于能够生成实在、可见的汉字记忆模式,而且没有统计识别方法大样本量的要求,只需较少(几个)的样本即可.该汉字识别程序运行结果证明我们的方法学习速度非常快(对1280个汉字,训练时间为15秒左右),对学习过的印刷体汉字识别率高达100﹪,对规整手写体汉字识别率达86.2﹪.
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