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摘要:
成对字符识别器是一种二类分类器。当某一识别器的输出结果属于预定义的易混淆字符对数据库中的一个类别时,成对字符识别器应用于验证这个输出结果。对于两个只有细微差别、在外形上非常相似的字符来说,区别它们是非常困难的,因为细微差别很容易被不同的书写方式所掩盖?针对这种情况,本文提出了一种成对字符的识别方法。这种方法从两个相似字符的结构特征出发,通过比较输入字符与模型字符的匹配程度进行识别。而字符的匹配程度是笔画匹配程度的综合。综合笔画的匹配程度来计算整体字符的匹配程度时,每个笔画将分配一定的权重,以体现这个笔画在识别该字符对时的重要性。通过分配较大的权重给有差别的笔画,字符间的差异就会重点显现出来.而笔画的权重能够系统地通过神经网络训练算法得到。实验证明,应用这种识别方法其识别效果将得到显著提高.。
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文献信息
篇名 一种基于笔画重要特征的成对字符识别
来源期刊 图象识别与自动化 学科 工学
关键词 成对字符识别器 成对字符 字符识别 匹配 笔画权重 神经网络 结构特征 模板
年,卷(期) 2003,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-8
页数 8页 分类号 TP391.43
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研究主题发展历程
节点文献
成对字符识别器
成对字符
字符识别
匹配
笔画权重
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结构特征
模板
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期刊影响力
图象识别与自动化
半年刊
上海中山北路3185号
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