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基于学习和理解的手写汉字识别方法  
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【英文篇名】 A Machine Learning and Natural Language Understanding Based Approach to Chinese Character Recognition
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【作者】 刘庆波;
【英文作者】 Liu Qingbo (Dept.of Computer Science and Engineering);
【作者单位】 哈尔滨工业大学计算机科学与工程系 博士生;
【文献出处】 哈尔滨工业大学学报 , Journal of Harbin Institute of Technology, 编辑部邮箱 1993年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 人工智能; 模式识别; 特征提取; 自然语言理解;
【英文关键词】 Artificial intellegence; pattern recognition; feature abstraction; natural language understanding;
【摘要】 本文分析了手写体汉字识别各环节遇到的困难,及现有特征提取方法的不足,提出了一种新的特征抽取方法一四角号码法并进行了一系列实验,实验结果证明了该方法的可行性。
【英文摘要】 The difficulties and limitations in current research of hand printed Chinese characterare analyzed,and a new approach based on machine learning and natural language under-standing is presented.With four-angles of Chinese characters as features and with the strategyof learning from examples,the primitive recognition rules can be induced from large number ofsamples,hence the limitation of hand-made primitive model can be avoied.The experiment re-sults show the feasibility of the present approach.
【更新日期】 2005-12-22
【分类号】 TP391.4;
【正文快照】 1现有研究中存在的主要问题LI现状 用机器代替人阅读一直是人们的愿望,随着计算机技术的发展,这一愿望正逐渐变成现实。印刷体识别系统已开始商品化,识别率达95%一98%;联机手写体已能识别从楷书到行书(部分)范围内的汉字,识别率为80%一95%;只有脱机手写体识别进展缓慢,目前的几

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