【摘 要】
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我们采用的方法,其理论基础是在语音识别领域获得巨大成功的隐马氏模型(HiddenMarkovModel-HMM).我们知道,汉字识别的研究中,最大的困难在于汉字的图像变化繁多.但是,不管汉
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我们采用的方法,其理论基础是在语音识别领域获得巨大成功的隐马氏模型(HiddenMarkovModel-HMM).我们知道,汉字识别的研究中,最大的困难在于汉字的图像变化繁多.但是,不管汉字图像发生什么形变,汉字笔划之间的相对位置关系是不会变化的,可以说,这是人们在现实中认识字符的基本原则,是汉字图像千变万化的各种形变中的不变量.在我们的研究中,利用HMM模型内状态之间的转移概率来描述汉字笔划之间的相对位置关系,从汉字的结构特征出发,同时充分利用了汉字图像的一些统计特性,建立了汉字的模型参数.而在我们建立的识别系统中,则创造性的引入了一系列新方法,如自我确认式分类器、无需规格化处理的方向线素特征提取等,建立了一整套完整高效的识别系统,在理论和实践上进行了有益的探索.
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