手写字符识别相关论文
通过对已有手写字符识别相关技术和应用实例进行研究，发现Tesseract文本识别方法具有经济、可训练、识别准确等优点，设计了基于Tesse......
手写字符识别是模式识别理论的一个重要应用领域,也是实现在各种背景下字符录入自动化的重要手段.特征提取和分类器设计是手写字符......
汉字是中华民族文明的象征,有着上千年的历史。汉字识别在办公自动化、机器翻译、新闻出版等很多方面都有广泛的应用。脱机手写体......
笔试是考试中非常重要的知识和能力测定方式,然而纸质试卷的人工阅卷枯燥且易出错,自动阅卷与之相比更加的公平、准确、高效率。随......
传统的手写体汉字的机器识别方法是前向开环信息流方式,其开环的特点决定了识别系统性能存在着显著的识别正确率与拒识率之间的矛......
随着微电子技术的不断发展,人们对于电子产品提出更高的要求。不仅要求其性能良好、功能多样,而且要求其外形美观、操作方便直观。......
OCR归属于模式识别。根据字体分类,可分为两类:打印识别和手写识别。手写识别可分为限制手写和无限制识别,根据识别模式可分为联机......
基于隐马尔可夫模型(HMM)的手写字符识别方法是近年来的一个研究热点,针对HMM编码稳定性和建模过程复杂的问题,提出了一种新方法,......
介绍了自由手写体数字表格自动识别录入系统的研制情况及该系统的组成结构和相关 技术。......
作为一种新的特征抽取算法,核主分量分析(KPCA)已经广泛应用于人脸等图像识别任务中.但是该方法的时间复杂度依赖于训练样本的数目......
以人工神经网络中的自适应共振理论为基础,研究了用光标在电脑屏幕上进行手写输入的字符识别方法.根据专业领域文字输入中经常使用......
本文结合核方法、局部线性嵌入(LLE)和支持向量机等机器学习方法,提出了一种集成手写字符维数约简、特征提取及识别方法。鉴于LLE......
人类在进行字符识别活动时,会根据对象复杂度的不同,采用不同的识别方法。对于结构简单的字符,利用宏观整体信息识别;对于易混淆的......
要提高脱机手写字符识别的识别率,关键是特征的提取。主曲线是主成分分析的非线性推广,是通过数据分布“中间”并满足“自相合”的......
基于隐马尔可夫模型 (HMM)的手写字符识别方法是近年来的一个研究热点 ,针对 HMM编码稳定性和建模过程复杂的问题 ,提出了一种新方......
针对传统弹性匹配法在手写字符识别中存在着由于过匹配而造成误识别的不足,提出一种基于高阶统计的形变弹性匹配法。根据高阶统计......
维吾尔文字的书写特点,给手写字符识别带来了很大的技术难题.提出了利用BP神经网络进行手写维吾尔文字符识别的方法.根据手写体运......
针对前馈BP网络和ART网络对手写字符识别的不足以及人的认知机制,在大量实践和理论分析的基础上,提出具有选择注意机制的ART模型SA......
针对现有手写数字识别难以处理几何变换下的识别难题,提出一种新的基于Grassmann流形度量的手写体数字识别方法。在分析不同几何变......
提出针对两类常见相连字符的3种分割算法,并按一定的优先级将这些方法排序,有效地解决了相连字符的传统分割方法中往往只能对字符......
以手写字符识别为例,通过对经典卷积神经网络LeNet-5结构中的激活函数和下采样过程的改进,在一定程度上有效的提高了手写体字符识......
基于新出现的压缩传感理论,提出了一种鲁棒的手写字符识别方法,能很好地对含有噪声的字符进行识别。该方法通过对测试字符进行稀疏......
字符识别和图像分类是人工智能的一个重要研究方向。通过训练一组给定的输入字符图像和分类标签集合,来实现预测其他输入图像的分......
考试作为教育检测的重要手段之一,笔试试卷的评分占相当大的比重。长期以来,对试卷分数的评分以及学生成绩的管理工作主要采用以下......
手写字符识别技术属于人工智能的范畴,要涉及到图像处理、模式识别和机器学习等相关知识,是一门综合性很强的研究课题。而在手写字......
针对联机手写维吾尔128类变体字符,提出了一种基于部件字典和时分方向特征的识别算法。该算法首先结合连笔分析,将字符分解为主体......
为提高稀疏表示字典用于图像分类时的正确率，提出一种基于自适应梯度最速下降的分类字典训练算法。该算法采用交替梯度下降法解决分......
为了对手写字符进行识别,对隐马尔可夫模型算法及训练方法进行了探讨.首先简要地描述了字符识别的预处理和字符分割,然后利用Haar......
在对字符结构进行大量的理论分析和试验统计分析的基础上，设计并实现了一种基于特征编码的手写字符识别系统。实践证明提取的特征简......
面向图像处理数据的高速传输和快速处理需求,设计实现了基于PCIe高速通信接口的图像处理系统.在NetFPGA SUME平台的基础上,借助Rif......
非特定人的自然书写脱机中文文本行识别是目前手写字符识别领域里的一个难题。与以往的手写字符识别相比,它具有以下几个特点:(1)......
针对手写数字字符识别中由于书写习惯和风格的不同 ,造成字符模式不稳定的问题 ,提出了一种图像预处理方法 .首先采用数学形态学通......
文字是人类表达和交流信息的重要工具之一,如邮政物流信件或快递包裹的分拣和分流、交通系统中车牌号码的识别和卡口收费。本文通......
手写字符识别技术在模式识别、人工智能、信息安全和人机交互中有着非常重要的作用及广阔的发展前景。到目前为止,手写字符识别技......
提出一种应用于手写字符识别的基于梯度归一化模糊梯度特征提取方法．首先计算原图像的梯度；然后基于一定的归一化函数，得到归一化梯度......
介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法．解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问......
分类器的置信度是模式识别中的一个重要参量 ,它在决定拒识门限和多分类器集成中起着关键作用 .最近邻分类器是最经典、最常见的非......
为提高实验教学中实验报告成绩的录入效率,设计了一个基于图像处理技术的手写字符识别系统。以VISUAL C＋＋6.0为编译环境,MFC为图形界......
人工神经网络是一种尝试模拟人脑的功能而产生的人工智能方法,在上个世纪末期经历了一段时间的蓬勃发展之后,再次陷入低潮。深度学......
人工神经网络是指科学家通过模拟人工智能的方式建立的模拟或部分模拟大脑功能的系统。在20世纪末该技术有较大发展随后逐渐走向没......
在现代教学过程中，考试作为一种有效的教学评估手段获得广大师生的一致认可。目前我国主要使用的是针对客观题设计的答题卡阅卷系统......
随着人工智能的发展,计算机对于输入的手写字符识别需求越来越大,采用改进的卷积神经网络对手写字符进行识别分类。用VGGNet16模型......
为了使卷积神经网络在非经验指导下自动寻得最优连接,并提高其参数优化效率,提出用粒子群优化卷积网络参数,并用离散粒子群优化卷......
针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同而造成的字符模式不稳定问题，提出了一种基于流形学习的手写体数字识别方法。在流形......
该文针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,提出了一种基于流形学习重建的手写体数字识别方法.......
针对手写字符识别中由于书写习惯和风格不同造成字符模式不稳定的问题，提出了一种基于流形学习的手写体数字识别方法。算法首先利用......
随着人工智能的发展,计算机对于输入的手写字符识别需求越来越大,采用改进的卷积神经网络对手写字符进行识别分类。用VGGNet16模型......
为了应对海量的字符（手写）识别，提出了一种将统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture，CUDA）和深度置信网络相结合的方法......
