手写体字符识别相关论文
手写体字符识别一直是模式识别和图象处理领域中的一项非常重要的课题.人工神经网络识别方法是近些年该研究领域的一种新方法,该方......
手写体字符识别是模式识别和图像处理中一个非常重要和活跃的研究领域，在信息处理领域中使用字符识别技术可以大大提高计算机的使用......
随着经济高速发展，金融业市场化进程日益加快，票据业务不断膨胀，票据数量与日俱增，而票据处理工作十分繁重。为了摆脱这种繁重重复的劳......
字符是信息交流的重要工具，如何有效的将脱机手写体字符输入计算机已经成为国家信息化进程的一个瓶颈。字符识别是模式识别领域的重......
提出一种基于半模糊矢量量化 (SFVQ)技术的改进径向基函数神经网 (IRBFNN)分类器 ,并且用于无约束手写体数字的识别 .作者在模糊聚......
提出一种用于手写体字符识别的三级神经网络模型,各子神经网络均用粒子群优化算法(PSO)训练。在该模型中,各个神经网络与不同的图......
特征选取和分类器设计是字符识别系统设计的关键。文章针对手写体汉字和阿拉伯数字混和字符集的识别提出了依据不同的分类要求,分......
该文提出了一种基于反馈的手写体字符识别方法 .该方法将人工神经网络结构及学习算法运用于系统反馈机制中 ,并从理论上证明了该学......
总结了神经网络被用于手写体字符识别分类中的应用情况,分析了所采用的反向传播神经网络、径向基函数神经网络、自组织神经网络等......
对英文字符集的识别问题 ,提出了一种依据细化后的字符骨架特征进行分类、并对每一类别的字符各自建立神经网络进行训练和识别的方......
针对常用的银行汉字和阿拉伯数字混合字符集的识别,提出了依据不同的分类要求,分别选取不同的分类特征,并采用先聚类再用多层感知......
模式特征的提取与选择是提高手写体字符识别率的关键因素。主曲线是主成分分析的非线性推广,它是通过数据分布"中间"并满足"自相合......
光学字符识别一直是人们最感兴趣的课题之一,它旨在识别自然图像中的文本。尽管这一课题研究多年,但开发出与人类能力相当的光学字......
手写体字符识别是人机交互领域的一个重要内容,本文基于BP神经网络实现了任意数量字符模版的多字符手写体字符识别。分为以下几步,......
手写体字符识别是一种图像识别问题,它的实现会节省大量处理手写信息的人力和时间成本,在财会、邮政、金融等领域具有广泛的应用前......
提出了一种新的矢量化字符的特征提取方法，能有效地提取出矢量化字符的矢量线段数、交叉矢量线段数以及矢量线段的角度；给出了生成标......
研究模式识别的核心问题——特征抽取.基于偏最小二乘(PartialLeastSquares,简称PLS)回归和特征融合的思想,提出了一种组合特征抽......
特征抽取是模式识别中最基本的问题之一。无论是人脸识别还是字符识别，抽取有效的鉴别特征是解决问题的关键。线性投影分析，包括主分......
特征抽取是模式识别研究的最基本问题之一。对于图象识别而言，抽取有效的图象特征是完成图象识别的首要任务。基于核的特征抽取方法......
为使汉字草体计算机输入识别精简化,对汉字草书手写体,实施分类与亚分类等类似处理。参照人的汉字草书书写习惯,提出模糊识别汉字......
传统的字符归一化方法只是对字符的大小进行改变,它与字符类别无关,也无法对字符的旋转、扭曲等变形进行矫正。本文采用一种与字符......
深度学习(Deep Learning)是近年来提出的一种基于多个隐层的深层次网络结构,用来研究并处理目前机器学习领域的一些热门问题,如图......
针对传统的串行特征融合方法的弱点,提出了一种新的并行特征融合方法.该方法的基本思路是:首先,利用复向量将样本空间上的两组特征......
该文提出了一种基于特征级融合的特征抽取新方法 .首先 ,给出了一种合理的特征融合策略 ,即利用复向量给出组合特征的表示 ,将特征......
随着社会的发展,英语作为国际通用语言得到了日益广泛的应用,因此有大量的英文文档整理、查询、统计的工作需要完成,而英文文档识......
特征抽取是模式识别研究的最基本问题之一。对于图像识别而言，抽取有效的图像特征是完成识别任务的关键。本文提出的相关投影分析，包......
