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摘要:
针对表格中常用的印刷体汉字提出了一种识别方法,并设计与实现了基于该方法的印刷体汉字识别系统. 该系统首先对输入的汉字图像预处理,得到规格化的汉字图像;然后利用汉字图像的面积进行第1级中心提取粗分类;再利用人工神经网络技术进行第2级粗分类,以减少候选字个数,提高识别速度;最后,利用汉字的笔划特征做最终细判识别,并给出识别结果汉字. 该系统的正确识别率达98%以上,识别速度为3字/s. 该方法中结合了传统模式识别技术和神经网络技术,克服了不稳定性和不准确性,故适应性较强.
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文献信息
篇名 一种用于表格处理的印刷体汉字识别方法
来源期刊 大庆石油学院学报 学科 工学
关键词 印刷体汉字 人工神经网络 汉字识别 表格处理
年,卷(期) 2002,(3) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 56-58
页数 3页 分类号 TP391.43
字数 2451字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-4107.2002.03.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邹德春 大庆市第三医院器械科 3 5 2.0 2.0
2 李凉 大庆油田自动化仪表有限公司研究开发中心 2 19 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2006(1)
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研究主题发展历程
节点文献
印刷体汉字
人工神经网络
汉字识别
表格处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东北石油大学学报
双月刊
2095-4107
23-1582/TE
大16开
黑龙江省大庆市高新技术开发区发展路199号东北石油大学学报编辑部
14-90
1977
chi
出版文献量(篇)
3238
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4
总被引数(次)
31805
论文1v1指导